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- 题名/责任者:
- scikit-learn机器学习/(美)加文·海克(Gavin Hackeling)著
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2019.02
- ISBN及定价:
- 978-7-115-50340-4/CNY59.00
- 载体形态项:
- 199页;24cm
- 个人责任者:
- 海克 (美)
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 本书通过14章内容，详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起，涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。
- 使用对象附注:
- 本书适用于机器学习领域的工程师
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