书目信息 |
| 题名： |
机器学习基础
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| 作者： | 凯莱赫 ， 纳米 ， 达西 著 ；顾卓尔 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2020.04 |
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| 页数： | XIV, 352页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-65233-5 | |
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| 001 | 2059786830 | |
| 005 | 20201104163646.51 | |
| 010 | @a978-7-111-65233-5@dCNY99.00 | |
| 100 | @a20200526d2020 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 1 | @achi@ceng |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aa a 001yy | |
| 200 | 1 | @a机器学习基础@Aji qi xue xi ji chu@e面向预测数据分析的算法、实用范例与案例研究@f(爱尔兰) 约翰·D.凯莱赫, 布莱恩·马克·纳米, 奥伊弗·达西著@d= Fundamentals of machine learning for predictive data analytics@ealgorithms, worked examples, and case studies@fJohn D.Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy@g顾卓尔译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2020.04 | |
| 215 | @aXIV, 352页@c图@d26cm | |
| 225 | 2 | @a数据科学与工程技术丛书@Ashu ju ke xue yu gong cheng ji shu cong shu |
| 300 | @a华章教育 | |
| 306 | @a由MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权出版 | |
| 314 | @a约翰·D.凯莱赫, 现为爱尔兰都柏林理工大学信息、通信和娱乐研究所教授和学术领导人。布莱恩·马克·纳米, 现为都柏林大学学院计算机科学学院副教授。奥伊弗·达西, 是位于都柏林的一家数据分析公Krisolis的首席执行官。顾卓尔, 博士毕业于英国华威大学。 | |
| 320 | @a有书目 (第336-342页) 和索引 | |
| 330 | @a本书详细讨论了预测数据分析中最重要的机器学习方法, 涵盖基础理论和实际应用。在讨论了从数据到见解再到决策的过程之后, 本书描述了机器学习的四种方法: 基于信息的学习、基于相似性的学习、基于概率的学习和基于误差的学习。每种方法都是先对基本概念进行非技术性解释, 然后给出由详细工作实例加以说明的数学模型和算法。最后, 本书考虑了评估预测模型的技术, 并提供了两个案例研究, 展示了机器学习在商业环境中的应用。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a数据科学与工程技术丛书 |
| 500 | 10 | @aFundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies@mChinese |
| 517 | 1 | @a面向预测数据分析的算法、实用范例与案例研究@Amian xiang yu ce shu ju fen xi de suan fa 、 shi yong fan li yu an li yan jiu |
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| 701 | 1 | @a凯莱赫@Akai lai he@g(D.Kelleher, John)@4著 |
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| 701 | 1 | @a达西@Ada xi@g(D'Arcy, Aoife)@4著 |
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| 机器学习基础：面向预测数据分析的算法、实用范例与案例研究/(爱尔兰) 约翰·D.凯莱赫, 布莱恩·马克·纳米, 奥伊弗·达西著= Fundamentals of machine learning for predictive data analytics：algorithms, worked examples, and case studies/John D.Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy/顾卓尔译.-北京：机械工业出版社，2020.04 |
| XIV, 352页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
| 华章教育 |
| ISBN 978-7-111-65233-5：CNY99.00 |
| 本书详细讨论了预测数据分析中最重要的机器学习方法, 涵盖基础理论和实际应用。在讨论了从数据到见解再到决策的过程之后, 本书描述了机器学习的四种方法: 基于信息的学习、基于相似性的学习、基于概率的学习和基于误差的学习。每种方法都是先对基本概念进行非技术性解释, 然后给出由详细工作实例加以说明的数学模型和算法。最后, 本书考虑了评估预测模型的技术, 并提供了两个案例研究, 展示了机器学习在商业环境中的应用。 |
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正题名：机器学习基础
索取号：TP181/K171
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| 2 | 1477560 | 214775607 | 自科库301/301自科库 39排4列1层/ [索取号:TP181/K171] | 在馆 |