书目详细信息
： 机器学习入门:基于Sklearn
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-59998-2:CNY49.90 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习入门/.周元哲编著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2022 |
| 载体形态项： | X, 252页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 计算机系列教材 |
| 提要文摘： | 本书内容主要包括人工智能概述、Python数值计算、sklearn与机器学习、数据清洗与特征预处理、特征抽取、特征降维与特征选择、模型评估、k近邻算法, 线性回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、Kmeans等算法, 附录介绍了课程教学大纲和sklearn的数据集。本书具有如下特点: 1、代码详解: 区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”, 往往只是给出伪代码, 而本书的代码都是采用Python实现, 使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性, 从而便于学生更快地掌握机器学习的思想, 加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。 |
| 题名主题： | 机器学习 教材 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 周元哲 编著 |
| 记录来源： | CN SDL 20230420 |