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书目信息

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题名:
机器学习
    
 
作者: 姜伟生 著
分册:  
出版信息: 北京   清华大学出版社  2024.08
页数: 14, 534页
开本: 26cm
丛书名: 鸢尾花数学大系
单 册:
中图分类: TP181
科图分类:
主题词: 机器学习--ji qi xue xi
电子资源:
ISBN: 978-7-302-66676-9
 
 
 
 
 
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312    @a英文题名取自封面
314    @a姜伟生, 勤奋的小镇做题家, 热爱知识可视化和开源分享。自2022年8月开始, 在GitHub上开源“莺尾花书”学习资源, 截至2024年7月, 已经分享6000多页PDF、6000多幅矢量图、约1000个代码文件, 全球读者数以万计, GitHub全球排名TOP100。
330    @a本书设置了24个话题, 对应四大类机器学习经典算法 (回归、分类、降维、聚类), 覆盖算法包括: 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k最近邻分类、朴素贝叶斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、k均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、密度聚类、谱聚类。
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    机器学习:全彩图解+微课+Python编程/姜伟生著.-北京:清华大学出版社,2024.08
    14, 534页:彩图;26cm.-(鸢尾花数学大系.从加减乘除到机器学习;7)
    
    
    ISBN 978-7-302-66676-9:CNY238.00
    本书设置了24个话题, 对应四大类机器学习经典算法 (回归、分类、降维、聚类), 覆盖算法包括: 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k最近邻分类、朴素贝叶斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、k均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、密度聚类、谱聚类。
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正题名:机器学习     索取号:TP181/J520         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1628913   216289139   自科库301/ [索取号:TP181/J520] 已借出,限还日期为2026.03.13
借出人:焦帅阳  
 
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