书目信息 |
| 题名： |
机器学习入门
|
|
| 作者： | 周元哲 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2022.02 |
|
| 页数： | X, 252页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 计算机系列教材 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--教材 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-59998-2 | |
| 000 | 01250nam 2200253 450 | |
| 001 | CAL 0120227364445 | |
| 010 | @a978-7-302-59998-2@dCNY49.90 | |
| 100 | @a20220906d2022 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 0 | @achi |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aak a 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a机器学习入门@Aji qi xue xi ru men@e基于Sklearn@f周元哲编著 |
| 210 | @a北京@c清华大学出版社@d2022.02 | |
| 215 | @aX, 252页@c图@d26cm | |
| 225 | 2 | @a计算机系列教材@Aji suan ji xi lie jiao cai |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书内容主要包括人工智能概述、Python数值计算、sklearn与机器学习、数据清洗与特征预处理、特征抽取、特征降维与特征选择、模型评估、k近邻算法, 线性回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、Kmeans等算法, 附录介绍了课程教学大纲和sklearn的数据集。本书具有如下特点: 1、代码详解: 区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”, 往往只是给出伪代码, 而本书的代码都是采用Python实现, 使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性, 从而便于学生更快地掌握机器学习的思想, 加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a计算机系列教材 |
| 606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi@j教材 |
| 690 | @aTP181@v5 | |
| 701 | 0 | @a周元哲@Azhou yuan zhe@4编著 |
| 801 | 0 | @aCN@c20220906 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTP181@eZ8101@f2 | |
| 机器学习入门：基于Sklearn/周元哲编著.-北京：清华大学出版社，2022.02 |
| X, 252页：图；26cm.-(计算机系列教材) |
| ISBN 978-7-302-59998-2：CNY49.90 |
| 本书内容主要包括人工智能概述、Python数值计算、sklearn与机器学习、数据清洗与特征预处理、特征抽取、特征降维与特征选择、模型评估、k近邻算法, 线性回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、Kmeans等算法, 附录介绍了课程教学大纲和sklearn的数据集。本书具有如下特点: 1、代码详解: 区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”, 往往只是给出伪代码, 而本书的代码都是采用Python实现, 使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性, 从而便于学生更快地掌握机器学习的思想, 加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：机器学习入门
索取号：TP181/Z8101
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1565392 | 215653923 | 自科库301/301自科库 39排6列4层/ [索取号:TP181/Z8101] | 在馆 | |
| 2 | 1565393 | 215653932 | 自科库301/301自科库 35排3列4层/ [索取号:TP181/Z8101] | 在馆 |