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题名/责任者:

机器学习:实用案例解析/Drew Conway, John Myles White著 陈开江, 刘逸哲, 孟晓楠译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2013.4

ISBN及定价:

978-7-111-41731-6/CNY69.00

载体形态项:

288页, [16] 页图版:图 (部分彩图);24cm

统一题名:

Machine Learning for Hackers

其它题名:

实用案例解析

个人责任者:

康威 (Conway, Drew) 著

个人责任者:

怀特 (White, John Myles) 著

个人次要责任者:

陈开江 译

个人次要责任者:

刘逸哲 译

个人次要责任者:

孟晓楠 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书简体中文版由机械工业出版社出版2013 英文原版的翻译得到O'Relly Media,Inc.的授权，此简体中文版的出版和销售得到出版权和销售权所有者——O'Relly Media,Inc.的许可

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

Drew Conway，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。拥有纽约大学博士学位。

责任者附注:

John Myles White，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。拥有普林斯顿大学博士学位。

责任者附注:

陈开江，新浪微博搜索部研发工程师。

责任者附注:

刘逸哲，阿里巴巴，CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人，机器学习技术领域及圈子负责人。

责任者附注:

孟晓楠，一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人。

责任者附注:

责任者Conway规范汉译姓: 康威 ; 责任者White规范汉译姓: 怀特

书目附注:

有书目 (第287-288页)

提要文摘附注:

本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，而且讨论了一些有生命力的新理论、新方法。本书讨论的案例涉及分类、回归、聚类、降维、最优化问题等。

使用对象附注:

机器学习领域研究人员及相关读者。

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