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机器学习案例分析(基于Python语言)
王恺更新时间:2020-07-02 15:48:10
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本书共5章内容,主要结合目前流行的人工智能编程语言Python对机器学习案例进行分析,介绍机器学习的相关理论,并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例,力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌握机器学习的具体应用方法。本书既适合计算机相关专业人员,也适合非计算机相关专业人员阅读。理论性强,较难理解的内容统一放在了附录A中,这部分内容适合具备一定理论基础、对机器学习理论推导有兴趣的读者。
上架时间:2020-03-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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机器学习案例分析(基于Python语言)最新章节
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- A.6 期望最大化算法和高斯混合模型
- A.5 神经网络的数学推导和代码实现
- A.4 Adaboost的数学推导和代码实现
- A.3 支持向量机的数学推导
- A.2 自己编程实现决策树分类器
- A.1 逻辑回归分类器原理介绍
- 附录A
- 5.4 参考文献
- 5.3 本章小结
王恺
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