书目详细信息
： 机器学习基础:基于Python和scikit-learn的机器学习应用
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-5170-8506-5:CNY69.80 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习基础/.(美) 海特·萨拉赫著/.邹伟译 |
| 出版发行项： | 北京:,中国水利水电出版社:,2020 |
| 载体形态项： | 183页:;+图:;+24cm |
| 相关题名附注： | 英文题名取自封面 |
| 提要文摘： | 本书全面介绍了机器学习的基本算法。全书共6章，循序渐进地讲解了scikit-learn软件包、无监督学习、监督学习和人工神经网络。第1章讲解了如何使用scikit-learn的语法；第2章和第3章分别介绍了无监督学习和监督学习，明确解释了这两种模型之间的差异，以及为每个数据集选择适当算法的重要性。第4章为本书的重点，介绍了监督学习算法中的3个常用算法，朴素贝叶斯算法、决策树算法和支持向量机算法；第5章介绍了使用scikit-learn软件包开发的神经网络结构；第6章讲解了如何建立自己的程序，如何采用合乎逻辑的结果分析，并通过超参数来改善算法的性能。通过本书的学习，读者将有技能和信心去编写机器学习算法，并将机器学习算法应用于现实生活中。本书主要面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn软件包开发机器学习算法的开发人员。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 萨拉赫 著 |
| 个人名称次要： | 邹伟 译 |
| 记录来源： | CN ZJF 20210616 |