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- 题名/责任者:
- 机器学习Python版/(美)马克·E. 芬纳(Mark E. Fenner)著 江红，余青松，余靖译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2022
- ISBN及定价:
- 978-7-111-70600-7/CNY149.00
- 载体形态项:
- 18,482页:图;24cm
- 个人责任者:
- (美) 芬纳 (Fenner, Mark E.) 著
- 个人次要责任者:
- 江红 译
- 个人次要责任者:
- 余青松 译
- 个人次要责任者:
- 余靖 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计
- 非控制主题词:
- Python
- 中图法分类号:
- TP181
- 中图法分类号:
- TP311.561
- 一般附注:
- 华章科技 Pearson
- 版本附注:
- Pearson Education授权出版
- 提要文摘附注:
- 本书包括四个部分，第一部分(第1章到第4章)，阐述有关机器学习的基本概念，重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估；第二部分(第5章到第7章)，阐述机器学习系统的通用评估技术，并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估；第三部分(第8章到第11章)，阐述机器学习系统的重要学习技术工具库，如其他分类和回归技术、特征工程。第11章讨论了如何构建机器学习管道，以及通过调整超参数改进机器学习系统的性能；第四部分(第12章到第15章)，主要介绍机器学习的最新技术，包括组合机器学习模型、自动化特征工程模型，并将机器学习应用于图像和文本两个特定领域。第15章介绍了神经网络和图形模型这两个机器学习前沿技术。
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