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题名/责任者:

机器学习基础:基于Python和scikit-learn的机器学习应用/(美)海特·萨拉赫(Hyatt Saleh)著 邹伟译

出版发行项:

北京:中国水利水电出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-5170-8506-5/CNY69.80

载体形态项:

x, 183页:图;24cm

统一题名:

Machine learning fundamentals

个人责任者:

(美) 萨拉赫 (Saleh, Hyatt) 著

个人次要责任者:

邹伟 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书中文简体字版由Packt Publishing授权中国水利水电出版社在中华人民共和国境内独家出版发行

相关题名附注:

英文题名原文取自封面

责任者附注:

海特·萨拉赫, 一名企业管理者、人工智能领域的设计者和践行者。

提要文摘附注:

本书全面介绍了机器学习的基本算法。全书共6章, 循序渐进地讲解了scikit-learn软件包、无监督学习、监督学习和人工神经网络。第1章讲解了如何使用scikit-learn的语法; 第2章和第3章分别介绍了无监督学习和监督学习, 明确解释了这两种模型之间的差异, 以及为每个数据集选择适当算法的重要性。第4章为本书的重点, 介绍了监督学习算法中的3个常用算法, 朴素贝叶斯算法、决策树算法和支持向量机算法; 第5章介绍了使用scikit-learn软件包开发的神经网络结构; 第6章讲解了如何建立自己的程序, 如何采用合乎逻辑的结果分析, 并通过超参数来改善算法的性能。通过本书的学习, 读者将有技能和信心去编写机器学习算法, 并将机器学习算法应用于现实生活中。

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