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图书信息
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机器学习
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| ISBN： | 9787577015002 |
定价： | ￥50.00 |
| 作者： | 宋宇斐, 马国财, 张春玲, 主编 |
出版社： | 成都电子科大出版社 |
| 出版时间： | 2025年06月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 94页 |
中图法： | TP181 |
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2025-07-11
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图书简介 | | 机器学习是一门多领域交叉学科，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具，致力于真实实时地模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高机器学习效率。本书共分为七章：第一章，机器学习概述，介绍了机器学习的特点、分类以及应用；第二章，线性回归，包括线性回归模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程；第三章，朴素贝叶斯，介绍了朴素贝叶斯这种常见分类模型，给出了较为详细的推导过程；第四章，聚类分析，介绍了聚类分析模型的原理、优缺点等；第五章，支持向量机，介绍了支持向量机模型，并对该模型进行了较为详细的推导；第六章，决策树，阐述了决策树模型的推导过程及优缺点分析；第七章，深度神经网络，介绍了深度学习相关的各类基础知识。本书可作为机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材使用。 |
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