| 开本：32开 |
| 纸张：轻型纸 |
| 包装：平装 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787115660008 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>人工智能>机器学习 |
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内容简介
本书系统地介绍机器学习基础模型的算法原理与代码实现，是一本理论与实践并重的图书。
本书第章介绍机器学习的基本概念、发展历程和主要应用等；第章～第章介绍监督学习，包括线性回归、感知机、逻辑斯谛回归与回归、正则化、线性判别分析、近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络；第章和第章介绍特征工程、模型评估与选择等。
本书的读者对象为人工智能、计算机、大数据、自动化等专业的本科生，以及从事机器学习研究与开发工作的专业人员。本书可作为机器学习课程的教材或参考书，也可供人工智能领域的技术人员参考。
作者简介
童永清，硕士毕业于电子科技大学计算机软件与理论专业，研究方向为人工智能、机器学习及其在大数据中的应用。从事人工智能、大数据相关的研究与开发工作，主持省部级科研项目项，研发智能化系统套，获省部级奖项项。
目 录
第章 绪论
历史背景、现实状况和未来展望
人工智能、机器学习和深度学习的关系
机器学习的基本概念
机器学习的基本术语
机器学习算法的主要类型
机器学习的基本元素
机器学习发展历程
机器学习主要应用
机器学习相关背景
数学基础
库
数据集操作实例第章 绪论
历史背景、现实状况和未来展望
人工智能、机器学习和深度学习的关系
机器学习的基本概念
机器学习的基本术语
机器学习算法的主要类型
机器学习的基本元素
机器学习发展历程
机器学习主要应用
机器学习相关背景
数学基础
库
数据集操作实例
小结
笔试、面试题目选讲
习题
参考文献
……
显示全部信息
商品详情
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本书第章介绍机器学习的基本概念、发展历程和主要应用等；第章～第章介绍监督学习，包括线性回归、感知机、逻辑斯谛回归与回归、正则化、线性判别分析、近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络；第章和第章介绍特征工程、模型评估与选择等。
本书的读者对象为人工智能、计算机、大数据、自动化等专业的本科生，以及从事机器学习研究与开发工作的专业人员。本书可作为机器学习课程的教材或参考书，也可供人工智能领域的技术人员参考。
作者简介
童永清，硕士毕业于电子科技大学计算机软件与理论专业，研究方向为人工智能、机器学习及其在大数据中的应用。从事人工智能、大数据相关的研究与开发工作，主持省部级科研项目项，研发智能化系统套，获省部级奖项项。
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第章 绪论
历史背景、现实状况和未来展望
人工智能、机器学习和深度学习的关系
机器学习的基本概念
机器学习的基本术语
机器学习算法的主要类型
机器学习的基本元素
机器学习发展历程
机器学习主要应用
机器学习相关背景
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库
数据集操作实例第章 绪论
历史背景、现实状况和未来展望
人工智能、机器学习和深度学习的关系
机器学习的基本概念
机器学习的基本术语
机器学习算法的主要类型
机器学习的基本元素
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