书目信息 |
| 题名： |
Python机器学习
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| 作者： | 薛薇 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 中国人民大学出版社 2021.01 |
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| 页数： | 364页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与大数据技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 ， TP311.56 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-300-28731-7 | |
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| 314 | @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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| 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。 | |
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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) |
| 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
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| 2 | 1525228 | 215252287 | 自科库301/301自科库 50排4列3层/ [索取号:TP311.56/X967] | 在馆 |