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• 200 1_ |a 机器学习基础 |b 专著 |e 题库·微课视频版 |f 吕云翔，王渌汀主编

• 205 __ |a 2版

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2024.06

• 215 __ |a 203页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 清华科技大讲堂

• 330 __ |a 本书共19章，分别介绍了逻辑回归及最大熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯分类器模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例。

• 333 __ |a 本书适合机器学习初学者、相关行业从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 吕云翔 |4 主编

• 701 _0 |a 王渌汀 |4 主编

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20240626

• 901 __ |a 清华大学出版社

• 902 __ |a Rt1132-4208

• 962 __ |a 75203937

• 997 __ |a 可供2024-06-25