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题名:
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数据科学与机器学习 shu ju ke xue yu ji qi xue xi / (澳)迪尔克·P. 克洛泽(Dirk P. Kroese)[等]著 , 于俊伟, 刘楠译 |
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ISBN:
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978-7-111-71139-1 价格： CNY139.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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12,393页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2023 |
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内容提要:
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本书展示了现代机器学习技术背后的数学思想,深入探讨了数据科学方法,给出了主要定理和后续推导的证明,并提供了大量Python代码,旨在帮助读者更好地理解数学和统计学知识,为数据科学中丰富多样的思想和机器学习算法提供支撑。书中首先介绍了数据的相关概念,阐述了统计学习、蒙特卡罗方法、无监督学习的相关内容,接着探讨了回归方法、正则化方法和核方法,然后论述了分类问题与决策树和集成方法,最后介绍了深度学习的相关内容。 |
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主题词:
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数据处理 |
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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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TP274 版次： 5 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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数学与统计方法 |
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主要责任者:
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克洛泽 ke luo ze 著 |
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次要责任者:
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于俊伟 yu jun wei 译 |
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次要责任者:
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刘楠 liu nan 译 |
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索书号:
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TP274/glg4033 |