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题名/责任者:

机器学习中的统计思维:Python实现/董平编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-63401-0/CNY99.00 (含手册)

载体形态项:

351页:图;26cm+手册1册 (60页 ; 23cm)

其它题名:

Python实现

个人责任者:

董平 编著

学科主题:

机器学习

学科主题:

程序语言-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP181

一般附注:

机器学习统计分析

责任者附注:

董平 (博士), 上海对外经贸大学统计与信息学院讲师。曾获概率论与数理统计理学博士学位 (山东大学2018)、理学学士学位和经济学学士学位 (山东大学2012), 美国迈密大学访问学者。主要研究颍域为高维数据、假设检验、半监督回归、统计机器学习等。参与多项科研项目和工程类项目, 主持多项校级课程建设项目, 曾获第三届上海市高校教师教学创新大赛二等奖。

书目附注:

有书目 (第349-351页)

提要文摘附注:

本书以统计思维的视角, 揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想, 帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM　算法和提升方法。本书共12章, 绪论介绍贯穿本书的两大思维模式, 以及关于全书的阅读指南 ; 第1章介绍一些基本术语, 并给出监督学习的流程 ; 第2章介绍关于回归问题的机器学习方法 ; 第3￣9章介绍关于分类问题的机器学习方法 ; 第10章介绍可应用于具有隐变量模型的参数学习算法一EM算法 ; 第11章简单介绍集成学习, 并重点阐述其中的提升 (Boosting) 方法。

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