MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：34
- 题名/责任者:
- Java机器学习/(美) 乌黛·卡马特, 克里希纳·肖佩拉著 陈瑶, 陈峰, 刘江一等译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2018
- ISBN及定价:
- 978-7-111-60919-3/CNY89.00
- 载体形态项:
- xvi, 321页:图;24cm
- 丛编项:
- 智能系统与技术丛书
- 个人责任者:
- 卡马特 (Kamath, Uday) 著
- 个人责任者:
- 肖佩拉 (Choppella, Krishna) 著
- 个人次要责任者:
- 陈瑶 译
- 个人次要责任者:
- 陈峰 译
- 个人次要责任者:
- 刘江一 译
- 学科主题:
- JAVA语言-程序设计
- 中图法分类号:
- TP312JA
- 一般附注:
- 华章IT
- 出版发行附注:
- 本书中文简体字版由Packt Publishing授权机械工业出版社独家出版
- 责任者附注:
- 乌黛·卡马特, 是BAE系统应用智能公司的首席数据科学家, 专门研究可扩展机器学习。克里希纳·肖佩拉, 在BAE系统应用智能公司的角色是作为解决方案架构师。
- 书目附注:
- 有书目
- 提要文摘附注:
- 本书涵盖了机器学习中的经典技术, 如分类、聚类、降维、离群值检测、半监督学习和主动学习。同时介绍了近期高深的主题, 包括流数据学习、深度学习以及大数据学习的挑战。每一章指定一个主题, 包括通过案例研究, 介绍前沿的基于Java的工具和软件, 以及完整的知识发现周期: 数据采集、实验设计、建模、结果及评估。每一章都是独立的, 提供了很大的使用灵活性。附带的网站提供了源码和数据。对于学生和数据分析从业员来说, 这确实很难得, 大家可以直接用刚学到的方法进行实验, 或者通过将这些方法应用到真实环境中, 加深对它们的理解。
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