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@a从机器学习到深度学习@Acong ji qi xue xi dao shen du xue xi@e基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战@f刘长龙著@Fliu chang long zhu
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@a北京@c电子工业出版社@d2019.03
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@aXX, 490页@c图@d24cm
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@a刘长龙, 上海交大硕士毕业后最初供职于上海电信, 现为思科工程师。
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@a本书共11章, 第1章从宏观角度讨论机器学习的分类、方法与流程 ; 第2章介绍Python机器学习基础工具 ; 第3-5章围绕scikit—Learn工具讲解回归、聚类、降维等方法的原理与实践, 其中包括目前最主流的朴素贝叶斯、SVM、Lasso、随机森林、Kmean、奇异值分解等 ; 第6-8章讲解三个综合性模型: 隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、文档主题模型 ; 第9章围绕Tensorflow讲解深度学习原理与应用 ; 第10章介绍强化学习的三类算法 ; 第11章以iOS为例简单介绍手机端的机器学习应用。
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@a基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战@Aji yu scikit-learn yu TensorFlowde gao xiao kai fa shi zhan
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eL593@f2
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| 从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战/刘长龙著.-北京：电子工业出版社，2019.03 |
| XX, 490页：图；24cm |
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| ISBN 978-7-121-35518-9：CNY99.00 |
| 本书共11章, 第1章从宏观角度讨论机器学习的分类、方法与流程 ; 第2章介绍Python机器学习基础工具 ; 第3-5章围绕scikit—Learn工具讲解回归、聚类、降维等方法的原理与实践, 其中包括目前最主流的朴素贝叶斯、SVM、Lasso、随机森林、Kmean、奇异值分解等 ; 第6-8章讲解三个综合性模型: 隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、文档主题模型 ; 第9章围绕Tensorflow讲解深度学习原理与应用 ; 第10章介绍强化学习的三类算法 ; 第11章以iOS为例简单介绍手机端的机器学习应用。 |
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正题名：从机器学习到深度学习
索取号：TP181/L593
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1416289
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214162895
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自科库301/301自科库 39排1列1层/
[索取号:TP181/L593]
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在馆
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2
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1416290
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214162902
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自科库301/301自科库 39排1列1层/
[索取号:TP181/L593]
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在馆
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