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机器学习经典算法实践 肖云鹏,卢星宇,许明 等 著 大中专 文轩网
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机器学习经典算法实践
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本书是为大学本科、研究生学习参考材料,以讲原理、接近开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用,也适合自学。为了配合教师教学及同学们自学,本书提供了配套教学的ppt和所有章节的源代码。
肖云鹏,博士,重庆邮电大学副教授,毕业于北京邮电大学,美国佐治亚理工学院访问学者。重庆市青年科技创新人才资助计划获得者,曾在贝尔实验室中国科学基础研究院从事项目研发。主要研究方向:社交网络、机器学习。 卢星宇,复旦大学博士生。研究生期间曾多次在“互联网+”“挑战杯”科技竞争中获重量奖项。主要研究方向:机器学习与光通信。 许明,清华大学博士后,毕业于北京邮电大学。主要研究方向:机器学习、时空数据挖掘与智能交通。 汪浩瀚,卡耐基·梅隆大学计算机博士。本科毕业于北京邮电大学,研究生毕业于卡耐基·梅隆大学。主要研究方向:深度学习和计算生物学。 吴斌,北京邮电大学计算机学院教授,博士生导师。北京邮电大学计算机学院大数据系系主任,数据科学与大数据技术专业负责人。研究方向:复杂网络、社交网络分析、数据挖掘和智能信息处理、大数据分析。 刘宴兵,重null
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