机器学 大中专理科计算机 肖汉光,夏清玲 编
23个实验与丰富的实战源码，适合快速入门机器学
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作者肖汉光,夏清玲 编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302627296
出版时间2023-07
版次1
装帧平装
开本16
页数292页
字数458千字
定价59.8元
货号xhwx_1203009894
上书时间2024-11-14
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商品详情
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主编：
机器学有两大特。一是注重实践，书中每个算法都包括算法、算法步骤、实战讲解和实验练几部分，读者通过实战可以加深对算法的理解，提高应用算法来解决问题的能力。二是注重入门基础，本书逐一讲解模型评估、分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题这几大类机器学的基础算法，帮助读者筑牢机器学的理论根基，此后遇到相关问题都可以通过这几类算法及其组合来解决。
目录：
章环境搭建
1.1实验环境的安装与搭建
1.1.1anaconda的下载
1.1.2anaconda的安装
1.1.3检验
1.1.4启动
1.2数据清洗和预处理
1.2.1简介
1.2.2算法步骤
1.2.3实战
1.2.4实验
第2章模型评估
2.1模型评估的样本集构建与评价
2.1.1简介
2.1.2样本集的构建方法
2.1.3算法步骤
……
内容简介：
本书系统介绍机器学的理论、模型和算法实现，主要内容包括机器学实验环境的搭建、数据清洗、模型评估、监督学的分类和回归问题、非监督学的聚类和降维等理论介绍和底层算法实现。本书涵盖了k近邻算法、决策树、支持向量机、bp神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、集成学、kmean聚类、模糊聚类、主成分分析、独立成分分析等内容。每章均基于实战项目或案例介绍模型和算法的两种实现（cikitlearn、kera或tenorflow的调包实现与非调包底层代码实现），并给出相应的实验题目，以此加深读者对模型和算法的理解，提升读者对模型和算法的底层代码实现能力。本书适合作为人工智能专业高年级本科生和的教材，也可作为人工智能相关领域研究人员的自学教材。
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