MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：8
- 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,2022.05
- ISBN及定价:
- 978-7-5121-4646-4/CNY59.00
- 载体形态项:
- 264页:图;26cm
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 本书用通俗易懂的语言介绍了浅层机器学习、深度学习的主要模型原理及实现程序，以及编写机器学习程序所需要的编程语言背景与数据处理方法等。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。
- 使用对象附注:
- 本书可作为高等院校相关专业的学生作为教材，还可作为对机器学习感兴趣的读者作为参考书
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