书目信息 |
| 题名： |
机器学习Python版
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| 作者： | 芬纳 著 ；江红 ， 余青松 ， 余靖 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2022.07 |
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| 页数： | 18, 482页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi , 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-70600-7 | |
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| 200 | 1 | @a机器学习Python版@Aji qi xue xi Pythonban@dMachine learning with Python for everyone@f(美) 马克·E. 芬纳(Mark E. Fenner) 著@g江红, 余青松, 余靖译@zeng |
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| 305 | @aPearson Education授权出版 | |
| 330 | @a本书包括四个部分，第一部分(第1章到第4章)，阐述有关机器学习的基本概念，重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估；第二部分(第5章到第7章)，阐述机器学习系统的通用评估技术，并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估；第三部分(第8章到第11章)，阐述机器学习系统的重要学习技术工具库，如其他分类和回归技术、特征工程。第11章讨论了如何构建机器学习管道，以及通过调整超参数改进机器学习系统的性能；第四部分(第12章到第15章)，主要介绍机器学习的最新技术，包括组合机器学习模型、自动化特征工程模型，并将机器学习应用于图像和文本两个特定领域。第15章介绍了神经网络和图形模型这两个机器学习前沿技术。 | |
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| 机器学习Python版=Machine learning with Python for everyone/(美) 马克·E. 芬纳(Mark E. Fenner) 著/江红, 余青松, 余靖译.-北京：机械工业出版社，2022.07 |
| 18, 482页：图；24cm |
| 华章科技Pearson |
| ISBN 978-7-111-70600-7：CNY149.00 |
| 本书包括四个部分，第一部分(第1章到第4章)，阐述有关机器学习的基本概念，重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估；第二部分(第5章到第7章)，阐述机器学习系统的通用评估技术，并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估；第三部分(第8章到第11章)，阐述机器学习系统的重要学习技术工具库，如其他分类和回归技术、特征工程。第11章讨论了如何构建机器学习管道，以及通过调整超参数改进机器学习系统的性能；第四部分(第12章到第15章)，主要介绍机器学习的最新技术，包括组合机器学习模型、自动化特征工程模型，并将机器学习应用于图像和文本两个特定领域。第15章介绍了神经网络和图形模型这两个机器学习前沿技术。 |
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正题名：机器学习Python版
索取号：TP181/M081
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