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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： | 9787577405186 |
定价： | ￥48.00 |
| 作者： | 杨兵，李凯敏，杨文祺主编 |
出版社： | 西南交通大学出版社 |
| 出版时间： | 2025年11月 |
版次： | 1版 |
| 开本： | 26cm |
页数： | 236页 |
中图法： | TP181 |
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750
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2026-05-27
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图书简介 | | 本书首先系统介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习和无监督学习，帮助读者建立机器学习的整体框架。通过精确的定义和生动的例子，读者能够迅速掌握这些基础概念。书中详细介绍了多种机器学习模型，包括线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、K最近邻域模型和神经网络等。每种模型均从原理、算法步骤到实际应用进行了详尽的阐述，并辅以必要的数学推导细节和编程示例，使读者能够深入理解并掌握这些模型。本书还提供了编写机器学习程序所需的R语言基础知识与数据处理方法，详细介绍了R语言工具的使用、数据规范化方法、类别编码方法、数据降维方法等数据处理技巧，这些内容对于读者在实际项目中应用机器学习算法具有重要指导意义。为了加深读者对机器学习算法的理解和掌握，本书还提供了大量的实战案例和编程示例。这些案例涵盖了从数据预处理、模型训练到结果评估的全过程，使读者能够在实践中加深对机器学习理论的理解和应用。 |
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