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机器学习与Python实践书籍详细信息

  • ISBN：9787115538468
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：暂无出版时间
  • 页数：243
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内容简介：

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

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其它内容：

书籍介绍

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

书籍真实打分

  • 故事情节：4分

  • 人物塑造：9分

  • 主题深度：3分

  • 文字风格：7分

  • 语言运用：6分

  • 文笔流畅：7分

  • 思想传递：6分

  • 知识深度：9分

  • 知识广度：9分

  • 实用性：5分

  • 章节划分：8分

  • 结构布局：3分

  • 新颖与独特：9分

  • 情感共鸣：6分

  • 引人入胜：8分

  • 现实相关：8分

  • 沉浸感：4分

  • 事实准确性：9分

  • 文化贡献：7分

网站评分

  • 书籍多样性：6分

  • 书籍信息完全性：8分

  • 网站更新速度：6分

  • 使用便利性：7分

  • 书籍清晰度：4分

  • 书籍格式兼容性：8分

  • 是否包含广告：5分

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  • 安全性：8分

  • 稳定性：8分

  • 搜索功能：4分

  • 下载便捷性：3分

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下载评价

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ISBN：9787115538468
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