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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:8

题名/责任者:
利用Python实现概率、统计及机器学习方法/(美)何塞·安平科(Jose Unpingco)著 马羚,刘瑜,杨林译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2023.01
ISBN及定价:
978-7-111-71773-7/CNY119.00
载体形态项:
11,301页;24cm
丛编项:
数据分析与决策技术丛书
中图法分类号:
TP312PY
提要文摘附注:
本书针对Python3.6+版本进行了全面更新,涵盖了概率论、统计学和机器学习领域的关键思想,并使用Python模块演示了这些领域的应用。作者通过多种分析方法和Python代码来处理有意义的示例,开发了机器学习中的关键直觉,从而将理论概念与具体实现联系起来;还提供了某些重要结果的详细证明;使用Pandas、Sympy、Scikit—learn、TensorFlow和Keras等流行的Python模块模拟和可视化了重要的机器学习概念(如偏差与方差之间的权衡、交叉验证和正则化),通过数值方法展示了许多抽象的数学思想,例如概率论中的收敛性等。
使用对象附注:
程序员及相关读者
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