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Python机器学习开发实战
更新时间:2020-08-27 16:08:21
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本书一共分为19章,1~7章是编程基础,为了让那些没有编程经验的但是又想从事数据分析工作的学员有个入门的基础。8~19章则介绍了机器学习领域中常用的算法,他们分别是线性回归,逻辑回归,神经网络,线性判别,最近邻算法,决策树与随机森林,朴素贝叶斯,支持向量机,主成分分析,奇异值分解,k-means聚类。在第19章中则着重介绍了现在比较流行的深度学习框架。
品牌:人邮图书
上架时间:2020-07-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Python机器学习开发实战最新章节
查看全部- 19.4 Caffe
- 19.3 PyTorch
- 19.2 Keras
- 19.1 TensorFlow
- 第19章 深度学习框架及其应用
- 18.3 其他聚类算法
- 18.2 Scikit库中的K均值聚类算法
- 18.1 深入理解K均值聚类算法
- 第18章 聚类算法
- 17.3 SVD奇异值分解的应用
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