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题名/责任者:

Python机器学习算法:原理、实现与案例/刘硕著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-302-53650-5/CNY69.00

载体形态项:

208页:图;24cm

个人责任者:

刘硕 著

学科主题:

机器学习

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

刘硕, 硕士, 目前主要从事Python开发与教学及机器学习算法的研究工作。

提要文摘附注:

本书用平实的语言深入浅出地介绍当前热门的机器学习经典算法, 包括线性回归、Logistic回归与Softmax回归、决策树 (分类与回归)、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻学习、K-Means和人工神经网络, 针对每一个算法首先介绍数学模型及原理, 然后根据模型和算法描述使用Python编程和Numpy库进行算法实现, 最后通过案例让读者进一步体会算法的应用场景以及应用时所需注意的问题。

使用对象附注:

本书适合准备进入人工智能和数据分析与挖掘领域的初学者, 对机器学习算法感兴趣的爱好者、程序员、大学生和各类IT培训班的学员使用

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