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题名/责任者:

跟我一起学机器学习/王成, 黄晓辉编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-59284-6/CNY69.00

载体形态项:

XIII, 227页:图;24cm

丛编项:

计算机技术开发与应用丛书

个人责任者:

王成 编著

个人责任者:

黄晓辉 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

王成, 华东交通大学计算机应用技术硕士毕业, 机器学习领域CSDN与知乎专栏常驻作者。黄晓辉, 哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士毕业, 华东交通大学信息工程学院副教授。

提要文摘附注:

本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型, 包括模型的思想、原理及实现细节等。同时, 本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn, 对书中所涉及的模型进行用法上详细讲解。全书共10章, 第1章介绍机器学习开发环境的配置 ; 第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标, 以及用于有监督模型训练的梯度下降算法 ; 第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标 ; 第4章介绍模型的改善与泛化, 包括特征标准化、如何避免过拟合及如何进行模型选择等 ; 第5章讲解K最近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索 ; 第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理 ; 第7章介绍几种常见的文本特征提取方法, 包括词袋模型和TF-IDF等 ; 第8章讲解决策树的基本原理, 包括几种经典的决策树生成算法和集成模型 ; 第9章介绍支持向量机的基本原理与求解过程 ; 第10章介绍几种经典的聚类算法及相应的评价指标计算方法。

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