书目信息 |
| 题名： |
Python机器学习实践
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| 作者： | 朱萨尼 著 ；余卫勇 ， 刘强 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2023.06 |
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| 页数： | 154页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 人工智能开发与实战丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP312 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi , 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-72986-0 | |
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| 001 | 483819 | |
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| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @aPython机器学习实践@APython ji qi xue xi shi jian@f(意) 安德烈·朱萨尼著@d= Applied machine learning with Python@fAndrea Giussani@g余卫勇, 刘强译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2023.06 | |
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| 314 | @a安德烈·朱萨尼是意大利博科尼大学计算机科学的学术研究员, 拥有机器学习领域丰富的理论知识和实战经验, 长期为博科尼大学学生讲授机器学习课程。 | |
| 320 | @a有书目 (第151-154页) | |
| 330 | @a本书提供了使用Python开发机器学习应用程序的基本原理。主要内容包括: 机器学习概念及其应用 ; 数据预处理、降维 ; 各种线性模型、集成学习方法、随机森林、提升方法 ; 自然语言处理、深度学习等。本书跟进了机器学习的最新研究成果, 比如近几年提出的著名算法XGBoost和CatBoost, 以及SHAP值。这些方法是机器学习领域中新颖且先进的模型。 | |
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| Python机器学习实践/(意) 安德烈·朱萨尼著= Applied machine learning with Python/Andrea Giussani/余卫勇, 刘强译.-北京：机械工业出版社，2023.06 |
| 154页：图；24cm.-(人工智能开发与实战丛书) |
| ISBN 978-7-111-72986-0：CNY89.00 |
| 本书提供了使用Python开发机器学习应用程序的基本原理。主要内容包括: 机器学习概念及其应用 ; 数据预处理、降维 ; 各种线性模型、集成学习方法、随机森林、提升方法 ; 自然语言处理、深度学习等。本书跟进了机器学习的最新研究成果, 比如近几年提出的著名算法XGBoost和CatBoost, 以及SHAP值。这些方法是机器学习领域中新颖且先进的模型。 |
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正题名：Python机器学习实践
索取号：TP312/Z8751
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