书目信息 |
| 题名： |
Python机器学习
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| 作者： | 拉施卡 ， 米尔贾利利 著 ；陈斌 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019.01 |
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| 页数： | 15,366页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-61150-9 | |
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| 305 | @a由Packt Publishing授权出版 据原书第2版译出 | |
| 330 | @a本书共16章，除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用之外，还讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学习、情感分析、回归分析、聚类分析、深度学习等内容。书中将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心功能以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。 | |
| 333 | @a本书可作为学习数据科学的初学者及想进一步拓展数据科学领域认识的读者的参考书，也适合计算机等相关专业的本科生、研究生阅读 | |
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| Python机器学习=Python machine learning/(美)塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)，瓦希德·米尔贾利利(Vahid Mirjalili)著/陈斌译.-北京：机械工业出版社，2019.01 |
| 15,366页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
| 使用对象：本书可作为学习数据科学的初学者及想进一步拓展数据科学领域认识的读者的参考书，也适合计算机等相关专业的本科生、研究生阅读 |
| ISBN 978-7-111-61150-9：CNY89.00 |
| 本书共16章，除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用之外，还讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学习、情感分析、回归分析、聚类分析、深度学习等内容。书中将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心功能以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。 |
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正题名：Python机器学习
索取号：TP311.561/19A
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