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@a图解机器学习@ATu Jie Ji Qi Xue Xi@e算法原理与Python语言实现@f丁毓峰编著
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@a北京@c中国水利水电出版社@d2020.09
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@a206页@c图@d24cm
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@a有书目(第205-206页)
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@a本书适合希望了解机器学习算法的读者学习。书中都是从应用场景出发,利用图解和流程相结合的图文并茂的讲解方式,让读者了解机器学习是如何影响和改变生活的。为了增强可读性,全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导,也没有生涩难懂的专业术语,力求让读者轻松地学习和掌握机器学习的知识。本书分为14章,覆盖了监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容。具体包括最小二乘法、最近邻算法KNN分类、贝叶斯分类、支持向量机分类。增强学习AdaBoost、决策树算法、无监督K-Means聚类、Apriori关联规则算法、PageRank排序、EM参数估计、半监督学习、深度学习和迁移学习。全书14章构成了机器学习从经典到现代的体系框架,每章也可独立阅读。如果读者已经具有Python的开发经验,则可以更好地学习本书内容。
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@a算法原理与Python语言实现@ASuan Fa Yuan Li Yu Python Yu Yan Shi Xian
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@a机器学习@AJi Qi Xue Xi@j图解
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@aTP181-64@v5
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@aTP181@v4
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@a丁毓峰@ADing Yu Feng@4编著
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@aCN@bDLXH@c20210711
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@aZZLYZY@dTP181@e50
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| 图解机器学习:算法原理与Python语言实现/丁毓峰编著.-北京:中国水利水电出版社,2020.09 |
| 206页:图;24cm |
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| ISBN 978-7-5170-8674-1:CNY69.80 |
| 本书适合希望了解机器学习算法的读者学习。书中都是从应用场景出发,利用图解和流程相结合的图文并茂的讲解方式,让读者了解机器学习是如何影响和改变生活的。为了增强可读性,全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导,也没有生涩难懂的专业术语,力求让读者轻松地学习和掌握机器学习的知识。本书分为14章,覆盖了监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容。具体包括最小二乘法、最近邻算法KNN分类、贝叶斯分类、支持向量机分类。增强学习AdaBoost、决策树算法、无监督K-Means聚类、Apriori关联规则算法、PageRank排序、EM参数估计、半监督学习、深度学习和迁移学习。全书14章构成了机器学习从经典到现代的体系框架,每章也可独立阅读。如果读者已经具有Python的开发经验,则可以更好地学习本书内容。 |
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正题名:图解机器学习
索取号:TP181/50
 
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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210930625
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十四楼书库/14E10A0405/
[索取号:TP181/50]
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十四楼书库/14E10A0405/
[索取号:TP181/50]
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十四楼书库/14E10A0405/
[索取号:TP181/50]
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十四楼书库/14E10A0405/
[索取号:TP181/50]
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210930661
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十四楼书库/14E10A0405/
[索取号:TP181/50]
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架位导航
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