书目信息 |
| 题名： |
机器学习
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| 作者： | 怀特纳克 著 ；谢文江 ， 姜明魁 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2018.10 |
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| 页数： | XII, 213页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP312GO | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-60979-7 | |
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| 001 | CAL 0120182603219 | |
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| 200 | 1 | @a机器学习@Aji qi xue xi@eGo语言实现@f(美) 丹尼尔·怀特纳克著@F( mei ) dan ni er· huai te na ke zhu@d= Machine learning with go@fDaniel Whitenack@g谢文江, 姜明魁译@zeng |
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| 306 | @a由Packt Publishing授权独家出版 | |
| 314 | @a丹尼尔·怀特纳克, 是一位工作在Pachyderm的资深数据科学家。谢文江, 目前就职于DELL EMC, 担任质量主管工程师。姜明魁, 现任职全球500强知名车企, 担任核心应用技术解决方案架构师。 | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书不仅深入浅出地介绍了利用Go语言构建预测模型的技术, 还帮助读者理解如何在真实场景中应用机器学习工作流程。第1-3章讲述了在机器学习流程中如何准备和分析数据 ; 第4-7章详细介绍了回归、分类、集群、时间序列和异常检测等技术 ; 第8章和第9章对神经网络、深度学习、部署、分布分析和模型进行了深入探究。 | |
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| 机器学习：Go语言实现/(美) 丹尼尔·怀特纳克著= Machine learning with go/Daniel Whitenack/谢文江, 姜明魁译.-北京：机械工业出版社，2018.10 |
| XII, 213页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-60979-7：CNY59.00 |
| 本书不仅深入浅出地介绍了利用Go语言构建预测模型的技术, 还帮助读者理解如何在真实场景中应用机器学习工作流程。第1-3章讲述了在机器学习流程中如何准备和分析数据 ; 第4-7章详细介绍了回归、分类、集群、时间序列和异常检测等技术 ; 第8章和第9章对神经网络、深度学习、部署、分布分析和模型进行了深入探究。 |
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正题名：机器学习
索取号：TP312GO/H776
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