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图书信息
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机器学习入门：基于数学原理的Python实战
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| ISBN： | 9787301308974 |
定价： | ￥69.00 |
| 作者： | 戴璞微，潘斌著 |
出版社： | 北京大学出版社 |
| 出版时间： | 2019年12月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 280页 |
中图法： | TP181 |
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2026-03-31
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图书简介 | | 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。 |
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