文献类型:专著 浏览次数:11
  • 题名:机器学习基础与实践
  • 责任者:杨金坤 ... [等] 编著
  • 出版社清华大学出版社
  • 出版年:2021.03
  • ISBN:978-7-302-57186-5
  • 定价:39.00
  • 载体形态项:151页 26cm
  • 个人责任者:杨金坤编著、马星原编著、张力宁编著、张俊编著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注:本书共分10章, 大体上可以分为4部分: 第1-2章为第1部分, 主要介绍机器学习的基础知识 (机器学习概览、特征工程方法) ; 第3-8章为第2部分, 主要介绍有监督学习场景的经典且常用的机器学习算法及实践方法 (决策树、K最近邻、支持向量机、朴素贝叶斯、线性回归与逻辑回归、集成思想) ; 第9章和第10章分别为第3部分和第4部分, 介绍无监督学习场景常用算法 (聚类与降维) 和神经网络方法。
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