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• 200 1_ |a Python机器学习 |A P y t h o n ji qi xue xi |e 原理与实践 |d = Python machine learing |e principles and practices |f 薛薇著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 中国人民大学出版社 |d 2021.1

• 215 __ |a 364页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 数据科学与大数据技术丛书 |A shu ju ke xue yu da shu ju ji shu cong shu

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 数据科学与大数据技术丛书

• 510 1_ |a Python machine learing |e principles and practices |z eng

• 517 1_ |a 原理与实践 |A yuan li yu shi jian

• 606 0_ |a 软件工具 |A ruan jian gong ju |x 程序设计

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 690 __ |a TP311.56 |v 4

• 701 _0 |a 薛薇 |A xue wei |4 著

• 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20210225

• 905 __ |a WXCSXY |d TP311.56/703