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题名/责任者:

Python无监督机器学习最佳实践/(美)本杰明·约翰斯顿等著 唐盛译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-302-55768-5/CNY129.00

载体形态项:

16,373页:图;23cm

并列正题名:

Applied unsupervised learning with Python

个人责任者:

(美) 约翰斯顿 (Johnston, Benjamin) 著

个人次要责任者:

唐盛 译

学科主题:

软件工具-程序设计

学科主题:

机器学习

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.561

提要文摘附注:

本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案，主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、降维和PCA、自动编码器、t分布随机邻域嵌入算法、主题建模、购物篮分析、热点分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

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