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000
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01425nam 2200301 450
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001
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CAL 0120217118010
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010
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@a978-7-300-28731-7@dCNY69.00
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100
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@a20210925d2021 em y0chiy50 ea
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0
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@achi
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@aCN@b110000
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@aa a 000yy
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@ar
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1
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@aPython机器学习@APython ji qi xue xi@e原理与实践@d= Python machine learning@eprinciples and practices@f薛薇著@zeng
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210
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@a北京@c中国人民大学出版社@d2021.01
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215
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@a364页@c图@d26cm
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2
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@a数据科学与大数据技术丛书@Ashu ju ke xue yu da shu ju ji shu cong shu
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314
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@a薛薇, 中国人民大学统计学院副教授, 中国人民大学应用统计科学研究中心研究员。
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@a有书目
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@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。
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410
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0
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@12001 @a数据科学与大数据技术丛书
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@aPython machine learning@eprinciples and practices@zeng
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0
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@a软件工具@Aruan jian gong ju@x程序设计
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@aPython
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@aTP311.561@v5
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690
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0
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@a薛薇@Axue wei@4著
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801
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0
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@aCN@c20210925
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905
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@a河南城建学院图书馆@dTP311.56@eX967@f2
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| Python机器学习：原理与实践= Python machine learning：principles and practices/薛薇著.-北京：中国人民大学出版社，2021.01 |
| 364页：图；26cm.-(数据科学与大数据技术丛书) |
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| ISBN 978-7-300-28731-7：CNY69.00 |
| 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。 |
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正题名：Python机器学习
索取号：TP311.56/X967
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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1525227
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215252278
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自科库301/301自科库 50排4列3层/
[索取号:TP311.56/X967]
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在馆
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2
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1525228
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215252287
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自科库301/301自科库 50排4列3层/
[索取号:TP311.56/X967]
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在馆
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