机读格式显示(MARC)

• 000 01901nam 2200373 450

• 001 0000227130

• 005 20230321153000.0

• 010 __ |a 978-7-111-68137-3 |d CNY149.00

• 100 __ |a 20210608d2021 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a Python机器学习 |A Python ji qi xue xi |f (美) 塞巴斯蒂安·拉施卡, 瓦希德·米尔贾利利著 |d = Python machine learning |f Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili |g 陈斌译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a XVIII, 462页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu

• 300 __ |a 华章教育

• 305 __ |a 据原书第3版译

• 306 __ |a 由Packt Publishing授权出版

• 314 __ |a 塞巴斯蒂安·拉施卡, 威斯康星大学麦迪逊分校统计学副教授, 专注于机器学习和深度学习研究。瓦希德·米尔贾利利, 拥有密歇根州立大学机械工程博士学位, 从事大规模分子结构计算模拟方法的研究。

• 330 __ |a 本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外, 还讨论了机器学习概念的必要细节, 同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释, 是Python机器学习入门必读之作。书中涵盖了众多高效Python库, 包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等, 系统性地梳理和分析了各种经典算法, 并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用, 还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧, 这些内容能使读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 510 1_ |a Python machine learning |z eng

• 606 0_ |a 软件工具 |A ruan jian gong ju |x 程序设计

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 606 0_ |a Python |A Python

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 拉施卡 |A la shi ka |g (Raschka, Sebastian) |4 著

• 701 _1 |a 米尔贾利利 |A mi er jia li li |g (Mirjalili, Vahid) |4 著

• 702 _0 |a 陈斌 |A chen bin |4 译

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20210608

• 905 __ |a GDPTC |d TP311.561/326