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• 200 1_ |a 统计机器学习及Python实现 |A tong ji ji qi xue xi ji Python shi xian |f 徐礼文编著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 236页 |c 图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第234-236页)

• 330 __ |a 本书主要介绍统计机器学习领域常用的基础模型、算法和代码实现。包括统计机器学习、Python语言基础，常用的线性回归、贝叶斯分类器、逻辑回归、SVM、核方法、集成学习以及深度学习中的多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、变分自编码器、对抗生成网络和强化学习等模型与优化方法，使用Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch定制模型与训练等。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 606 0_ |a 软件工具 |A ruan jian gong ju |x 程序设计

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 701 _0 |a 徐礼文 |A xu li wen |4 编著

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20240314

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• 920 __ |a 211180 |z 1