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题名/责任者:

Python无监督机器学习最佳实践/(美) 本杰明·约翰斯顿等著 唐盛译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-302-55768-5/CNY129.00

载体形态项:

xvi, 373页:图;23cm

并列正题名:

Applied unsupervised learning with python

个人责任者:

(美) 约翰斯顿 (Johnston, Benjamin) 著

个人次要责任者:

唐盛 译

学科主题:

软件工具-程序设计

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP311.56

出版发行附注:

本书中文简体字版由Packt Publishing授权清华大学出版社独家出版

相关题名附注:

英文题名取自封面

提要文摘附注:

本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案, 主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、降维和PCA、自动编码器、t分布随机邻域嵌入算法、主题建模、购物篮分析、热点分析等内容。此外, 本书还提供了相应的示例、代码, 以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

使用对象附注:

本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书, 也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册

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