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题名/责任者:

scikit-learn机器学习/(美)加文·海克(Gavin Hackeling)著 张皓然译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-115-50340-4/CNY59.00

载体形态项:

199页:图;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:

张皓然 译

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

出版发行附注:

本书由英国Packt Publishing公司授权出版

提要文摘附注:

本书内容共计14章，分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森林和其他方法、感知机、向量机、人工神经网络、K-means聚类等内容。

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