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题名/责任者:

机器学习:全彩图解+微课+Python编程/姜伟生著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024.08

ISBN及定价:

978-7-302-66676-9/CNY238.00

载体形态项:

14,534页;26cm

丛编项:

鸢尾花数学大系:从加减乘除到机器学习;7

个人责任者:

姜伟生 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书设置了24个话题，对应四大类机器学习经典算法(回归、分类、降维、聚类)，覆盖算法包括：回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k最近邻分类、朴素贝叶斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、k均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、密度聚类、谱聚类，所选取的算法模型的目标是覆盖Scikit-Learn库的常用机器学习算法函数，让读者充分理解算法理论，又能联系实际应用。

使用对象附注:

本书适用于所有试图用机器学习解决问题的朋友，机器学习入门、初级程序员转型、高级数据分析师、机器学习进阶相关从业者

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