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图书信息
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机器学习理论与实践
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| ISBN： | 9787512146464 |
定价： | ￥59.00 |
| 作者： | 刘海军主编 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2022年05月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 264页 |
中图法： | TP181 |
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2026-02-02
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图书简介 | | 本书用通俗易懂的语言介绍了浅层机器学习、深度学习的主要模型原理及实现程序，以及编写机器学习程序所需要的编程语言背景与数据处理方法等。主要内容包括浅层监督学习模型，如线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、K-近邻模型、人工神经网络模型、集成学习模型；浅层无监督学习模型，如K均值聚类方法、DBSCAN聚类方法；深度学习模型，如自动编码器，卷积神经网络；编程语言基础，包括Python基本语法，numpy库、pandas库、matplotlib库，os模块等；数据预处理方法，如图像处理方法(线性增强、空间域滤波、频率域滤波)、数据规范化方法(min-max数据规范化方法、z-score数据规范化方法)、类别编码方法(one-hot编码)、数据降维方法(主成分分析)；机器视觉领域常见的特征提取方法等。 |
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