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题名/责任者:

Python机器学习:原理与实践/薛薇著

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-300-28731-7/CNY69.00

载体形态项:

364页:图;26cm

并列正题名:

Python machine learning:principles and practices

其它题名:

原理与实践

丛编项:

数据科学与大数据技术丛书

个人责任者:

薛薇 编著

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

提要文摘附注:

本书在第1章开篇后，第2章集中对数据预测建模进行了总览论述，旨在帮助学习者把握机器学习的整体知识框架。后续第3至第8章依知识难度，由浅入深展开数据预测建模的讨论，包括朴素贝叶斯分类器、近邻分析、决策树、集成学习、人工神经网络、支持向量机等。第9章和第10章讨论特征选择和特征提取，以作为数据预测建模的重要补充。第11章和第12章关注机器学习中的聚类算法。

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