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机器学习与Python实践
黄勉 编著
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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。
【推荐语】
本书是针对非计算机专业编写的机器学习教材,内容由浅深,使用目前流行的Python语言行描述。书中示例丰富、落地,具有较高的学习价值。 1.内容翔实,案例新颖 2.模拟实训,代码指导 3.资源丰富,便于教学
【作者】
黄勉,上海财经大学教授,研究方向为现代统计学方法、数据挖掘 机器学习、数量金融 量化投资,教授课程为数据挖掘、金融统计学、投资学。
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作者
黄勉 编著
出版
人民邮电出版社有限公司
分类
出版物 >
自然科学 >
数学
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