书目信息

书名: 图解机器学习 
作者: 丁毓峰 编著
出版信息: 北京   中国水利水电出版社  2020.09
开本页数: 24cm  206页
丛书名:
单 册:
中图分类: TP181-64 TP181
科图分类:
主题词: 机器学习--Ji Qi Xue Xi--图解
电子资源:
ISBN: 978-7-5170-8674-1
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330    @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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    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
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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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