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题名/责任者:

机器学习入门:基于数学原理的Python实战/戴璞微，潘斌著

出版发行项:

北京:北京大学出版社,2020.11

ISBN及定价:

978-7-301-30897-4/CNY69.00

载体形态项:

280页:图;26cm

并列正题名:

Machine learning

其它题名:

基于数学原理的Python实战

个人责任者:

戴璞微 著

个人责任者:

潘斌 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

封面题英文题名：Machine learning

提要文摘附注:

本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导；并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现，还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础；线性回归、局部加权线性回归两种回归算法；Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法；模型评估与优化；K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法——主成分分析。

使用对象附注:

本书适合需要全面学习机器学习算法的初学者，希望掌握机器学习算法数学理论的程序员，专业培训机构学员，需要学习Python的程序员，对机器学习算法兴趣浓厚的人员阅读

电子资源:

http://www.cxstar.com/Book/Detail?pinst=P6u77RH0me5oQF0l5w3&ruid=29e1a25a000191XXXX

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