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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

机器学习理论与实践/刘海军主编

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-5121-4646-4/CNY59.00

载体形态项:

264页:图;26cm

并列正题名:

Theory & prictice of machine learning

并列正题名:

Theory & practice of machine learning

个人责任者:

刘海军 主编

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

封面英文题名：The theory & prictice [i.e. practice] of machine learning

提要文摘附注:

本书主要内容包括浅层监督学习模型，如线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、k-近邻模型、人工神经网络模型、集成学习模型；浅层无监督学习模型，如k均值聚类方法、DBSCAN聚类方法；深度学习模型，如自动编码器、卷积神经网络；编程语言基础，包括Python基本语法，numpy库、pandas库、matplotlib库、os模块等；数据预处理方法，如图像处理方法(线性增强、空间域滤波、频率域滤波)、数据规范化方法(min-max数据规范化方法、z-score数据规范化方法)、类别编码方法(one-hot编码)、数据降维方法(主成分分析)；机器视觉领域常见的特征提取方法等。

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