PYTHON机器学习算法及应用

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新华推荐

  • 商品编码(ISBN)    9787302664482
  • 中图分类号   TP311.561,TP181
  • 开本   16开
  • 页数   0
  • 印刷时间   2024-06-01 00:00:00
  • 印次   1
  • 出次   1
  • 出版时间   2024-07-01 00:00:00
  • 出版社   清华大学出版社
  • 作者   梁佩莹

内容推荐

本书以Python3.10.7为平台,以实际应用为背景,通过“概述+经典应用”的形式,深入浅出地介绍Python机器学习算法及应用的相关知识。全书共12章,主要内容包括在数据上的计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、sklearn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、连续变量的回归分析、数据的聚类分析、从单层到多层的人工神经网络、使用深度卷积神经网络实现图像分类、使用循环神经网络实现序列建模、使用生成对抗网络合成新数据等。通过本书的学习,读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点,同时感受到利用Python实现机器学习的普遍性与专业性。本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的学习用书,也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

目录

第1章在数据上的计算机学习能力
1.1转换机器学习
1.1.1转换机器学习简介
1.1.2转换机器学习对比其他方法
1.1.3转换机器学习的改进
1.1.4转换机器学习的可解释性
1.1.5转换机器学习对比深度神经网络
1.1.6构建机器学习的生态系统
1.2三种不同类型的机器学习
1.2.1用监督学习顶测未来
1.2.2用强化学习解决交互问题
1.2.3用无监督学习发现隐藏的结构
1.2.4分类和回归术语
1.3评估机器学习模型
1.3.1简单的留出验证
1.3.2K折验证
1.3.3带有打乱数据的重复K折验证
1.4数据预处理、特征工程和特征学习
1.4.1神经网络的数据预处理
……
内容推荐
目录
普通信息
商品编码(ISBN) 9787302664482
出版时间 2024-07-01 00:00:00
出版社 清华大学出版社
作者 梁佩莹
中图分类号 TP311.561,TP181
开本 16开
页数 0
印刷时间 2024-06-01 00:00:00
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