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题名:
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scikit-learn机器学习 [ 专著] scikit-learn ji qi xue xi / (美)加文·海克(Gavin Hackeling)著 , 张浩然译 |
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ISBN:
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978-7-115-50340-4 价格： CNY59.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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199页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2019 |
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内容提要:
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本书通过14章内容，介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。书中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、决策树回归等重要话题。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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海克 hai ke 著 |
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次要责任者:
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张浩然 zhang hao ran 译 |
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索书号:
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TP181/glg3840 |