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統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)及Python實(shí)現(xiàn)

統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)及Python實(shí)現(xiàn)

定  價(jià):128 元

        

  • 作者:徐禮文
  • 出版時(shí)間:2022/9/1
  • ISBN:9787030724380
  • 出 版 社:科學(xué)出版社
  • 中圖法分類:TP181 
  • 頁碼:244
  • 紙張:
  • 版次:31
  • 開本:B5
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讀者對象:本書主要讀者對象是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)理論、方法及應(yīng)用研究的專家,信息科學(xué)、數(shù)學(xué)、工程、經(jīng)濟(jì)、金融等領(lǐng)域的科研人員和實(shí)際工作者。也可以供數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的大學(xué)教師、高年級本科生、研究生作教材或參考書。

本書主要介紹統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用的基礎(chǔ)模型、算法和代碼實(shí)現(xiàn)。包括統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、Python語言基礎(chǔ),常用的線性回歸、貝葉斯分類器、邏輯回歸、SVM、核方法、集成學(xué)習(xí),以及深度學(xué)習(xí)中的多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、變分自編碼器、對抗生成網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等模型與優(yōu)化方法,使用Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch定制模型與訓(xùn)練等。

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