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機器學習從原理到應用 (電子書)

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內容簡介

本書共11章,主要介紹機器學習的基本概念和兩大類常用的機器學習模型,即監督學習模型和非監督學習模型。針對監督學習模型,本書介紹了線性模型(線性回歸、Logistic回歸)、非線性模型(SVM、生成式分類器、決策樹)、集成學習模型和神經網路模型及其訓練;針對非監督學習模型,本書講解了常用的降維技術(線性降維技術與非線性降維技術)和聚類演算法(如均值聚類、GMM、層次聚類、均值漂移聚類、DBSCAN和基於密度峰值的聚類等)。

本書可作為高等院校電腦應用、人工智慧等專業的機器學習相關課程的教材,也可作為電腦應用與人工智慧等領域從業人員的學習參考用書。

 

詳細資料

  • ISBN:9787115542748
  • 規格:普通級
  • 出版地:中國
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:65.1MB

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