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图书信息
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机器学习入门:基于Sklearn
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| ISBN： | 9787302599982 |
定价： | ￥49.90 |
| 作者： | 周元哲编著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2022年02月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 10,252页 |
中图法： | TP181 |
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2026-10-09
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图书简介 | | 本书内容主要包括人工智能概述、Python数值计算、sklearn与机器学习、数据清洗与特征预处理、特征抽取、特征降维与特征选择、模型评估、k近邻算法，线性回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、Kmeans等算法，附录介绍了课程教学大纲和sklearn的数据集。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。 |
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