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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:2

题名/责任者:
机器学习入门:基于Sklearn/周元哲编著
出版发行项:
北京:清华大学出版社,2022.02
ISBN及定价:
978-7-302-59998-2/CNY49.90
载体形态项:
227页;26cm
个人责任者:
周元哲 编著
学科主题:
机器学习-高等学校-教材
中图法分类号:
TP181
一般附注:
计算机系列教材
提要文摘附注:
本书内容主要包括人工智能概述、Python数值计算、sklearn与机器学习、数据清洗与特征预处理、特征抽取、特征降维与特征选择、模型评估、k近邻算法,线性回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、Kmeans等算法,附录介绍了课程教学大纲和sklearn的数据集。本书具有如下特点:1、代码详解:区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”,往往只是给出伪代码,而本书的代码都是采用Python实现,使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性,从而便于学生更快地掌握机器学习的思想,加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。
使用对象附注:
高校计算机专业学生
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