书目信息 |
| 题名： |
机器学习
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| 作者： | 芬纳 著 ；江红 ， 余靖 ， 余青松 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2022 |
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| 页数： | 18,482页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP312.8PY ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 程序语言--程序设计 , 机器学习 , 人工智能--理论 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-70600-7 | |
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| 312 | @a版权页题名：机器学习Python版 | |
| 330 | @a本书包括四个部分，第一部分(第1至4章)阐述有关机器学习的基本概念，重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估；第二部分(第5至7章)阐述机器学习系统的通用评估技术，并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估；第三部分(第8章至11章)阐述机器学习系统的重要学习技术工具库；第四部分(第12章到第15章)主要介绍机器学习的最新技术，第15章介绍了神经网络和图形模型这两个机器学习前沿技术。 | |
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| 机器学习：Python版=Machine learning with Python for everyone/(美)马克·E. 芬纳(Mark E. Fenner)著/江红，余青松，余靖译.-北京：机械工业出版社，2022 |
| 18,482页：图；24cm |
| 华章科技 Pearson |
| ISBN 978-7-111-70600-7：CNY149.00 |
| 本书包括四个部分，第一部分(第1至4章)阐述有关机器学习的基本概念，重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估；第二部分(第5至7章)阐述机器学习系统的通用评估技术，并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估；第三部分(第8章至11章)阐述机器学习系统的重要学习技术工具库；第四部分(第12章到第15章)主要介绍机器学习的最新技术，第15章介绍了神经网络和图形模型这两个机器学习前沿技术。 |
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正题名：机器学习
索取号：TP181/116
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