书目信息 |
| 题名： |
scikit-learn机器学习超入门
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| 作者： | 黄永昌 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2025.05 |
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| 页数： | XI, 227页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-68806-8 | |
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| 001 | 91519 | |
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| 200 | 1 | @ascikit-learn机器学习超入门@Ascikit-learn ji qi xue xi chao ru men@e算法原理与实践@f黄永昌编著 |
| 210 | @a北京@c清华大学出版社@d2025.05 | |
| 215 | @aXI, 227页@c图@d26cm | |
| 314 | @a黄永昌, 2004年毕业于厦门大学, 毕业后从事手机系统软件的研发工作。熟悉C、Python.Java和JavaScript等多种开发语言, 对数据处理与分析有浓厚的兴趣。 | |
| 330 | @a本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例, 拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”, 让读者以较低的门槛和学习成本快速入门机器学习。本书共11章, 详细介绍在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识, 涵盖的主要内容有机器学习应用开发的典型步骤、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。 | |
| 517 | 1 | @a算法原理与实践@Asuan fa yuan li yu shi jian |
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| 701 | 0 | @a黄永昌@Ahuang yong chang@4编著 |
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| scikit-learn机器学习超入门：算法原理与实践/黄永昌编著.-北京：清华大学出版社，2025.05 |
| XI, 227页：图；26cm |
| ISBN 978-7-302-68806-8：CNY69.80 |
| 本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例, 拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”, 让读者以较低的门槛和学习成本快速入门机器学习。本书共11章, 详细介绍在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识, 涵盖的主要内容有机器学习应用开发的典型步骤、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。 |
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正题名：scikit-learn机器学习超入门
索取号：TP181/H910
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