机器学习入门 基于数学原理的Python实战 戴璞微,潘斌 北京大学出版社 【新华书店正版图书】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
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机器学习与经济大数据分析：基于Python实现刘征驰 编著大学教材北京大学出版社有限公司凤凰新华书店旗舰店
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机器学习与经济大数据分析 基于Python实现 刘征驰 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点：· 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将“模型拟合”融入线性回归，将“模型评估”融入逻辑回归，将“核函数”融入支持向量机，将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。· 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。· 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，本
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机器学习与经济大数据分析 基于Python实现 刘征驰 编著 北京大学出版社 【新华书店正版书籍】
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机器学习与经济大数据分析:基于Python实现:Based on Python 刘征驰 编著 北京大学出版社 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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机器学习入门 基于数学原理的Python实战 戴璞微,潘斌 北京大学出版社 【新华全新正版图书】 电子发票 正版保证 多仓就近发货
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出版社直发】机器学习数学基础（Python语言实现）周洋 张小霞 北京大学出版社
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正版书籍 机器学习实战——基于Python SKlearn的解析 屈希峰 党武娟中国铁道出版社9787113291693
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正版 机器学习入门：基于数学原理的Python实战 戴璞微 潘斌 著 机器学习启蒙书 北京大学出版社
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正版2021新书 机器学习数学基础 Python语言实现 周洋 张小霞 北京大学出版社9787301322673
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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正版书籍 机器学习入门与实战 Python实践应用 冷雨泉 高庆 大数据与人工智能技术 机器学习算法原理技术教材书 97
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787301322185 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 北京大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书采用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了Python核心语法结构及程序设计方法。全书贯穿使用单相接地故障分类的具体工程案例，详细地介绍了Python机器学习所涉及的基本概念、算法及编程实现。本书采用案例教学，以案例驱动学习，论述具体问题。本书适用范围广，既适合零基础编程经验的读者学习，也适合具有*编程经验的读者参考使用。通过对本书的学习可以快速、系统地掌握Python程序开发方法和机器学习编程技术。全书突出工程应用，理论联系实际，具有很强的实用性。本书可作
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787301313367 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 772页 Publisher 出版社 北京大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书介绍了机器学习技术及Python实践的基础知识，涵盖了Python的机器学习基础、数据预处理、机器学习算法及其实践、深度学习、模型评价、机器学习应用等内容。其中*篇为基础入门篇，介绍人工智能、机器学习、大数据等概念及相互关系，机器学习的步骤，Python的Anaconda版本的安装与使用，NumPy、Matplotlib、Seaborn、Pandas等常用模块，以及数据文件访问、数据统计。*篇为数据预处理篇，介绍使用NumPy产生模拟数据集，scikit-learn样本生成器，scikit-learn自带数据集，使用scikit-skleam对数据集进
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