MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：15
- 题名/责任者:
- Python机器学习:原理与实践/薛薇著
- 出版发行项:
- 北京:中国人民大学出版社,2021.1
- ISBN及定价:
- 978-7-300-28731-7/CNY69.00
- 载体形态项:
- 364页:图;26cm
- 并列正题名:
- Python machine learing:principles and practices
- 其它题名:
- 原理与实践
- 丛编项:
- 数据科学与大数据技术丛书
- 个人责任者:
- 薛薇 著
- 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:
- TP311.56
- 提要文摘附注:
- 本书适合作为机器学习或相关课程的教科书。在第1章开篇后，第2章集中对数据预测建模进行了总览论述，旨在帮助学习者把握机器学习的整体知识框架。后续第3至第8章依知识难度，由浅入深展开数据预测建模的讨论，包括朴素贝叶斯分类器、近邻分析、决策树、集成学习、人工神经网络、支持向量机等。第9章和第10章讨论特征选择和特征提取，以作为数据预测建模的重要补充。第11章和第12章关注机器学习中的聚类算法。
- 使用对象附注:
- 本书也可作为对Python机器学习感兴趣的应用研究人员的参考书。
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