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细说机器学习:从理论到实践
凌峰编著计算机网络/计算机理论、基础知识· 17.6万字
更新时间:2024-12-27 23:14:24
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《细说机器学习:从理论到实践》从数学知识入手,详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架,并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇:第一篇为基础知识,包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理,并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用,涵盖机器学习最重要与高频使用的模型,包括K-Means聚类、K最近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理,还提供大量注释详尽的代码示例,使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用,包括集成学习、深度学习框架TensorFlow与PyTorch入门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级,带领读者跨过机器学习的门槛,进行真实项目的实践与部署。《细说机器学习:从理论到实践》内容丰富、系统且实用,大量相关代码示例贴近实战,能够为读者学习机器学习打下扎实的基础,并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习入门者、大学生、人工智能从业者,以及各行业技术人员和科研人员使用,也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。
品牌:清华大学
上架时间:2023-05-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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