| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787111770794 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>数据库>Oracle |
编辑推荐
本书介绍了语言、机器学习算法、统计方法和分析方法，用于让读者了解如何在数据中找到有趣的结构，以及学会如何使用数据来解决复杂问题。通过简单、易懂的例子逐步解释各种机器学习算法是如何独立于任何编程语言工作的。本书详细介绍了用编写的脚本，并将这些脚本应用于具有真实数据的复杂问题。提供了脚本代码，允许读者在学习时执行脚本，涵盖了多种机器学习技术的不同实现方式。 本书既适合作为高校计算机及相关专业的教材，也适合作为技术人员的参考书。商品详情内容简介
本书基于语言介绍了机器学习算法、统计方法和数据分析方法，让读者在边学边做的过程中学会解决实际问题。本书首先使用简单易懂的例子来逐步解释各种机器学习算法。接下来，介绍如何用编写脚本，这些脚本会应用相关算法来解决实际数据中的问题。本书提供脚本代码，读者可利用相关脚本进行学习。
目 录
译者序
前言
第章 机器学习导论
机器学习、统计分析和数据科学
机器学习：第一个示例
属性值格式
用于诊断疾病的决策树
机器学习策略
分类
估计
预测
无监督聚类
市场购物篮分析
评估性能 译者序
前言
第章 机器学习导论
机器学习、统计分析和数据科学
机器学习：第一个示例
属性值格式
用于诊断疾病的决策树
机器学习策略
分类
估计
预测
无监督聚类
市场购物篮分析
评估性能
评估监督模型
二分类误差分析
评估数值输出
通过测量提升比较模型
评估无监督模型
伦理问题
本章小结
关键术语
练习题
第章 语言简介
语言和简介
的特性
安装
安装
浏览
控制台
源面板
全局环境
包
数据在哪里
获取帮助和额外信息
本章小结
练习题
相关安装包和函数总结
显示全部信息
本书介绍了语言、机器学习算法、统计方法和分析方法，用于让读者了解如何在数据中找到有趣的结构，以及学会如何使用数据来解决复杂问题。通过简单、易懂的例子逐步解释各种机器学习算法是如何独立于任何编程语言工作的。本书详细介绍了用编写的脚本，并将这些脚本应用于具有真实数据的复杂问题。提供了脚本代码，允许读者在学习时执行脚本，涵盖了多种机器学习技术的不同实现方式。 本书既适合作为高校计算机及相关专业的教材，也适合作为技术人员的参考书。商品详情内容简介
本书基于语言介绍了机器学习算法、统计方法和数据分析方法，让读者在边学边做的过程中学会解决实际问题。本书首先使用简单易懂的例子来逐步解释各种机器学习算法。接下来，介绍如何用编写脚本，这些脚本会应用相关算法来解决实际数据中的问题。本书提供脚本代码，读者可利用相关脚本进行学习。
目 录
译者序
前言
第章 机器学习导论
机器学习、统计分析和数据科学
机器学习：第一个示例
属性值格式
用于诊断疾病的决策树
机器学习策略
分类
估计
预测
无监督聚类
市场购物篮分析
评估性能 译者序
前言
第章 机器学习导论
机器学习、统计分析和数据科学
机器学习：第一个示例
属性值格式
用于诊断疾病的决策树
机器学习策略
分类
估计
预测
无监督聚类
市场购物篮分析
评估性能
评估监督模型
二分类误差分析
评估数值输出
通过测量提升比较模型
评估无监督模型
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第章 语言简介
语言和简介
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