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图书描述

2018年2月27日
本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例,拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”,让读者以较低的代价和门槛轻松入门机器学习。本书共分为11章,介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识,涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读,尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外,相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。

基本信息

  • 版本: Kindle电子书
  • 文件大小: 17162 KB
  • 纸书页数: 401
  • 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2018年1月1日)
  • 语种: 简体中文
  • ASIN: B07B49ZYYP
  • 品牌: 北京华章图文信息有限公司
  • X-Ray:
  • 生词提示功能: 未启用
  • 用户评分: 平均 3.3 星 6 条商品评论
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