• 机器学习经典算法实践·12开
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机器学习经典算法实践·12开

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7 1.4折 49 八五品

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河北沧州
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作者肖云鹏 卢星宇 许明 汪浩瀚 吴斌 刘宴兵 著

出版社清华大学出版社

出版时间2018-07

版次1

装帧其他

货号教材~大学

上书时间2024-06-23

沧海书斋

七年老店
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品相描述:八五品
图书标准信息
  • 作者 肖云鹏 卢星宇 许明 汪浩瀚 吴斌 刘宴兵 著
  • 出版社 清华大学出版社
  • 出版时间 2018-07
  • 版次 1
  • ISBN 9787302493334
  • 定价 49.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 185页
【内容简介】
本书是为大学本科、研究生学习参考材料,以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用,也适合自学。
  为了配合教师教学及同学们自学,本书提供了配套教学的ppt和所有章节的源代码。
【目录】
目录

●第1章KNN

 

1.1KNN算法原理

 

1.1.1算法引入

 

1.1.2科学问题

 

1.1.3算法流程

 

1.1.4算法描述

 

1.1.5补充说明

 

1.2KNN算法实现

 

1.2.1简介

 

1.2.2核心代码

 

1.3实验数据

 

1.4实验结果

 

1.4.1结果展示

 

1.4.2结果分析

 

●第2章朴素贝叶斯

 

2.1朴素贝叶斯算法原理

 

2.1.1朴素贝叶斯算法引入

 

2.1.2科学问题

 

2.1.3算法流程

 

2.1.4算法描述

 

2.1.5算法补充

 

2.2朴素贝叶斯算法实现

 

2.2.1简介

 

2.2.2核心代码

 

2.3实验数据

 

2.4实验结果

 

2.4.1结果展示

 

2.4.2结果分析

 

●第3章C4.5

 

3.1C4.5算法原理

 

3.1.1C4.5算法引入

 

3.1.2科学问题

 

3.1.3算法流程

 

3.1.4算法描述

 

3.1.5补充说明

 

3.2C4.5算法实现

 

3.2.1简介

 

3.2.2核心代码

 

3.3实验数据

 

3.4实验结果

 

3.4.1结果展示

 

3.4.2结果分析

 

●第4章SVM

 

4.1SVM算法原理

 

4.1.1算法引入

 

4.1.2科学问题

 

4.1.3算法流程

 

4.1.4算法描述

 

4.1.5补充说明

 

4.2SVM算法实现

 

4.2.1简介

 

4.2.2核心代码

 

4.3实验数据

 

4.4实验结果

 

4.4.1结果展示

 

4.4.2结果分析

 

●第5章AdaBoost

 

5.1AdaBoost算法原理

 

5.1.1算法引入

 

5.1.2科学问题

 

5.1.3算法流程

 

5.1.4算法描述

 

5.1.5补充说明

 

5.2AdaBoost算法实现

 

5.2.1简介

 

5.2.2核心代码

 

5.3实验数据

 

5.4实验结果

 

5.4.1结果展示

 

5.4.2结果分析

 

●第6章CART

 

6.1CART算法原理

 

6.1.1算法引入

 

6.1.2科学问题

 

6.1.3算法流程

 

6.1.4算法描述

 

6.1.5补充说明

 

6.2CART算法实现

 

6.2.1简介

 

6.2.2核心代码

 

6.3实验数据

 

6.4实验结果

 

6.4.1结果展示

 

6.4.2结果分析

 

●第7章K?Means

 

7.1K?Means算法原理

 

7.1.1算法引入

 

7.1.2科学问题

 

7.1.3算法流程

 

7.1.4算法描述

 

7.1.5补充说明

 

7.2K?Means算法实现

 

7.2.1简介

 

7.2.2核心代码

 

7.3实验数据

 

7.4实验结果

 

7.4.1结果展示

 

7.4.2结果分析

 

●第8章Apriori

 

8.1Apriori算法原理

 

8.1.1算法引入

 

8.1.2科学问题

 

8.1.3算法流程

 

8.1.4算法描述

 

8.2Apriori算法实现

 

8.2.1简介

 

8.2.2核心代码

 

8.3实验数据

 

8.4实验结果

 

8.4.1结果展示

 

8.4.2结果分析

 

●第9章PageRank

 

9.1PageRank算法原理

 

9.1.1PageRank算法引入

 

9.1.2科学问题

 

9.1.3算法流程

 

9.1.4算法描述

 

9.2PageRank算法实现

 

9.2.1简介

 

9.2.2核心代码

 

9.3实验数据

 

9.4实验结果

 

9.4.1结果展示

 

9.4.2结果分析

 

●第10章EM

 

10.1EM算法原理

 

10.1.1EM算法引入

 

10.1.2科学问题

 

10.1.3理论推导

 

10.1.4算法流程

 

10.1.5算法描述

 

10.2EM?GMM实现

 

10.2.1简介

 

10.2.2核心代码

 

10.3实验数据

 

10.4实验结果

 

10.4.1结果展示

 

10.4.2结果分析

 

参考文献

 

 
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