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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302600831 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 304页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书系统地介绍了机器学习的相关知识。本书共12章，内容包括机器学习、机器学习的数学基础、不同格式数据的读取与写入、数据预处理、回归、决策树分类、贝叶斯分类、支持向量机分类、聚类、人工神经网络、OpenCV图像识别、TensorFlow深度学习。 本书可作为高等院校计算机、人工智能、软件工程、信息管理等相关专业的机器学习课程教材，也可作为相关技术人员的参考书。
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Python无监督机器学习最佳实践 [美]本杰明·约翰斯顿 著；唐盛 译 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python无监督机器学习最佳实践》详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案，主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、降维和PCA、自动编码器、t分布随机邻域嵌入算法、主题建模、购物篮分析、热点分析等内容。此外，《Python无监督机器学习最佳实践》还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 《Python无监督机器学习最佳实践》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际发水平 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践，还对深度学习的基础知识行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐：从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解，逐步深其算法原理和模型构建等核心技术，最后行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合实践：不仅深剖析机器学习的常用算
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