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题名/责任者:

机器学习入门:基于Sklearn/周元哲编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-59998-2/CNY49.90

载体形态项:

x, 252页:图;26cm

其它题名:

基于Sklearn

丛编项:

计算机系列教材

个人责任者:

周元哲 编著

学科主题:

机器学习-高等学校

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

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Skleam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。

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