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000
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01136nam0 2200253 450
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001
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CAL 0120182569238
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010
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@a978-7-115-50340-4@dCNY59.00
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100
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@a20190928d2019 em y0chiy50 ea
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101
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1
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@achi@ceng
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102
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@aCN@b110000
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105
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@aak z 000yy
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200
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1
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@ascikit-learn机器学习@Ascikit-learn ji qi xue xi@f(美) 加文·海克著@d= Mastering machine learning with scikit-learn@fGavin Hackeling@g张浩然译@zeng
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210
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@a北京@c人民邮电出版社@d2019.02
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215
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@a199页@c图@d24cm
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305
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@a据原书第2版译出
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306
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@a由英国Packt Publishing公司授权出版
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330
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@a本书内容共计14章, 分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森林和其他方法、感知机、向量机、人工神经网络、K-means聚类等内容。
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500
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10
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@aMastering machine learning with scikit-learn@mChinese
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606
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0
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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690
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@aTP181@v5
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701
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1
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@a海克@Ahai ke@g(Hackeling, Gavin)@4著
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702
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0
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@a张浩然@Azhang hao ran@4译
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801
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0
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@aCN@c20190928
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905
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eH026
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| scikit-learn机器学习/(美) 加文·海克著= Mastering machine learning with scikit-learn/Gavin Hackeling/张浩然译.-北京：人民邮电出版社，2019.02 |
| 199页：图；24cm |
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| ISBN 978-7-115-50340-4：CNY59.00 |
| 本书内容共计14章, 分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森林和其他方法、感知机、向量机、人工神经网络、K-means聚类等内容。 |
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正题名：scikit-learn机器学习
索取号：TP181/H026
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1427755
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214277557
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自科库301/301自科库 102排9列1层/
[索取号:TP181/H026]
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在馆
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2
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1427756
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214277566
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自科库301/301自科库 102排9列1层/
[索取号:TP181/H026]
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在馆
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