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题名/责任者:

机器学习入门与实战:基于scikit-learn和Keras/张海涛, 李建东主编

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2021.5

ISBN及定价:

978-7-121-40950-9/CNY59.80

载体形态项:

224页:图;26cm

丛编项:

新工科建设之路.人工智能系列教材

个人责任者:

张海涛 主编

个人责任者:

李建东 主编

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台, 讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中, 第一篇传统机器学习, 包括第1-10章, 介绍了机器学习概念、监督学习算法 (回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机)、无监督学习算法 (神经网络、聚类、降维); 第二篇深度学习, 包括第11-15章, 介绍了深度学习的概念、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习等。本书的编写旨在体现做中学理念, 读者在学习初期不必过多纠缠于算法理论, 而是通过实际案例快速入门, 进而激发兴趣, 自主完善理论学习, 最终顺利跨入人工智能的殿堂。

使用对象附注:

本书可以作为高校数据科学与大数据技术、人工智能等专业的教材, 也可以作为致力于开展人工智能研究的读者快速入门的参考资料

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