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机器学习与Python实践书籍详细信息

  • ISBN:9787115538468
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:暂无出版时间
  • 页数:243
  • 价格:暂无价格
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:暂无装帧
  • 开本:暂无开本
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分

内容简介:

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

书籍目录:

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其它内容:

书籍介绍

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

书籍真实打分

故事情节:4分

人物塑造:4分

主题深度:3分

文字风格:7分

语言运用:5分

文笔流畅:4分

思想传递:6分

知识深度:7分

知识广度:5分

实用性:5分

章节划分:5分

结构布局:7分

新颖与独特:7分

情感共鸣:4分

引人入胜:5分

现实相关:7分

沉浸感:6分

事实准确性:9分

文化贡献:4分

网站评分

书籍多样性:7分

书籍信息完全性:9分

网站更新速度:8分

使用便利性:9分

书籍清晰度:6分

书籍格式兼容性:7分

是否包含广告:4分

加载速度:5分

安全性:8分

稳定性:5分

搜索功能:8分

下载便捷性:5分

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  • 内容完整(545+)
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