MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：17
- 题名/责任者:
- 机器学习入门:基于数学原理的Python实战/戴璞微, 潘斌著
- 出版发行项:
- 北京:北京大学出版社,2019.12
- ISBN及定价:
- 978-7-301-30897-4/CNY69.00
- 载体形态项:
- 280页:图;26cm
- 并列正题名:
- Machine learning
- 其它题名:
- 基于数学原理的Python实战
- 个人责任者:
- 戴璞微 著
- 个人责任者:
- 潘斌 著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 相关题名附注:
- 英文题名取自封面
- 责任者附注:
- 戴琐微, 中国民航大学硕士, CSDN博客专家, 曾获得全国大学生数学竞赛国家一等奖、北美数学建模二等奖, 参与国家自然科学基金项目1项。对计算机视觉、机器学习和深度学习有深入研究。潘斌, 浙江大学应用数学系博士 , 现任辽宁石油化工大学理学院副院长, 2018年入选辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才, 2016年主持国家自然科学基金青年基金项目1项 ; 2015年主持辽宁省自然科学基金项目1项 ; 2016年主持浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题2项。
- 提要文摘附注:
- 本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导 ; 并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现, 还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础 ; 线性回归、局部加权线性回归两种回归算法 ; Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法 ; 模型评估与优化 ; K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法 —— 主成分分析。
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