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- 题名/责任者:
- scikit-learn机器学习/(美)加文·海克(Gavin Hackeling)著 张浩然译
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2019.02
- ISBN及定价:
- 978-7-115-50340-4/CNY59.00
- 载体形态项:
- 199页:图;24cm
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 本书内容共计14章,分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森林和其他方法、感知机、向量机、人工神经网络、K-means聚类等内容。
- 使用对象附注:
- 机器学习人员
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