| 暂存书架(0) | 登录

MARC状态:待编 文献类型:中文图书 浏览次数:36

题名/责任者:
scikit-learn机器学习/(美)加文·海克(Gavin Hackeling)著 张浩然译
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2019.02
ISBN及定价:
978-7-115-50340-4/CNY59.00
载体形态项:
199页:图,照片;24cm
并列正题名:
Mastering machine learning with scikit-learn
个人责任者:
(美) 海克 (Hackeling, Gavin) 著
个人次要责任者:
张浩然
学科主题:
机器学习
中图法分类号:
TP181
版本附注:
据原书第2版译出 由英国Packt Publishing公司授权出版
提要文摘附注:
本书通过14章内容,详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起,涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。
使用对象附注:
本书适用于机器学习领域的工程师
全部MARC细节信息>>
此书刊没有复本
此书刊可能正在订购中或者处理中
显示全部馆藏信息
CADAL相关电子图书
借阅趋势

同名作者的其他著作(点击查看)
用户名:
密码:
验证码:
请输入下面显示的内容
  证件号 条码号 Email
 
姓名:
手机号:
送 书 地:
收藏到: 管理书架