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CAL 0120217227933
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@a20220906d2021 em y0chiy50 ea
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@achi
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@ar
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@a机器学习数学基础@Aji qi xue xi shu xue ji chu@ePython语言实现@f周洋, 张小霞编著
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@a北京@c北京大学出版社@d2021.08
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@a254页@c图@d26cm
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@a周洋, 成都嘉捷信诚解决方案专家。张小霞, 控制理论与控制工程专业硕士。
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@a有书目 (第254页)
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@a本书一共分为两部分。第一部分为数学基础知识部分, 包含8个章节, 介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、模糊数学、随机过程、凸优化和图论的系统知识体系及几个数学知识点对应的Python编程实例。通过这些实例, 读者能够了解Scikit-learn、Scikit-fuzzy、Theano、SymPy、NetworkX和CVXPY中相应的库函数的应用。第二部分为案例部分, 包含4个章节, 介绍了微积分、线性代数和概率统计问题的建模方法、求解流程和编程实现, 以及工业生产领域的Python实战, 包含了机器学习算法和深度学习PyTorch框架的应用。
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@aPython语言实现@APython yu yan shi xian
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@a软件工具@Aruan jian gong ju@x程序设计
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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0
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@aCN@c20220906
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eZ8121@f2
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| 机器学习数学基础：Python语言实现/周洋, 张小霞编著.-北京：北京大学出版社，2021.08 |
| 254页：图；26cm |
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| ISBN 978-7-301-32267-3：CNY69.00 |
| 本书一共分为两部分。第一部分为数学基础知识部分, 包含8个章节, 介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、模糊数学、随机过程、凸优化和图论的系统知识体系及几个数学知识点对应的Python编程实例。通过这些实例, 读者能够了解Scikit-learn、Scikit-fuzzy、Theano、SymPy、NetworkX和CVXPY中相应的库函数的应用。第二部分为案例部分, 包含4个章节, 介绍了微积分、线性代数和概率统计问题的建模方法、求解流程和编程实现, 以及工业生产领域的Python实战, 包含了机器学习算法和深度学习PyTorch框架的应用。 |
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正题名：机器学习数学基础
索取号：TP181/Z8121
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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1565924
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215659240
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自科库301/301自科库 39排4列2层/
[索取号:TP181/Z8121]
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在馆
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2
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1565925
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215659259
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自科库301/301自科库 39排4列2层/
[索取号:TP181/Z8121]
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在馆
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