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机器学习与Python实践书籍详细信息
- ISBN：9787115538468
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：暂无出版时间
- 页数：243
- 价格：暂无价格
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
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出版社信息：
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其它内容：
书籍介绍
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：3分
主题深度：6分
文字风格：4分
语言运用：5分
文笔流畅：5分
思想传递：4分
知识深度：8分
知识广度：6分
实用性：9分
章节划分：7分
结构布局：4分
新颖与独特：8分
情感共鸣：8分
引人入胜：9分
现实相关：5分
沉浸感：9分
事实准确性：8分
文化贡献：8分
网站评分
书籍多样性：6分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：3分
使用便利性：3分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：5分
是否包含广告：8分
加载速度：5分
安全性：3分
稳定性：6分
搜索功能：4分
下载便捷性：4分
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下载评价
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