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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

机器学习理论与实践/主编刘海军

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022.01

ISBN及定价:

978-7-5121-4646-4/CNY59.00

载体形态项:

264页;26cm

个人责任者:

刘海军 主编

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP18

书目附注:

有书目 (第264页)

提要文摘附注:

本书用通俗易懂的语言介绍了浅层机器学习、深度学习的主要模型原理及实现程序，以及编写机器学习程序所需要的编程语言背景与数据处理方法等。主要内容包括浅层监督学习模型，如线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、k-近邻模型、人工神经网络模型、集成学习模型；浅层无监督学习模型，如k均值聚类方法、DBSCAN聚类方法；深度学习模型，如自动编码器、卷积神经网络；编程语言基础，包括Python基本语法，numpy库、pandas库、matplotlib库、os模块等；数据预处理方法，如图像处理方法（线性增强、空间域滤波、频率域滤波）、数据规范化方法（min-max数据规范化方法、z-score数据规范化方法）、类别编码方法（one-hot编码）、数据降维方法（主成分分析）；机器视觉领域常见的特征提取方法等。

使用对象附注:

机器学习相关人员

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