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  • [M]机器学习-9787302627296
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: 无著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 无著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:185mm×260mm开
    • ISBN:9787302627296
    • 版权提供:清华大学出版社
    本书系统介绍机器学习的理论、模型和算法实现,主要内容包括机器学习实验环境的搭建、数据清洗、模型评估、监督学习的分类和回归问题、非监督学习的聚类和降维等理论介绍和底层算法实现。本书涵盖了K近邻算法、决策树、支持向量机、BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、集成学习、K-means聚类、模糊聚类、主成分分析、独立成分分析等内容。每章均基于实战项目或案例介绍模型和算法的两种实现(scikit-learn、Keras或TensorFlow的调包实现与非调包底层代码实现),并给出相应的实验题目,以此加深读者对模型和算法的理解,提升读者对模型和算法的底层代码实现能力。本书适合作为人工智能专业高年级本科生和研究生的教材,也可作为人工智能相关领域研究人员的自学教材。

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