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• 200 1_ |a scikit-learn机器学习 |9 scikit-learn ji qi xue xi |b 专著 |d Mastering machine learning with scikit-learn |f (美)加文·海克(Gavin Hackeling)著 |g 张浩然译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2019

• 215 __ |a 199页 |c 图，照片 |d 24cm

• 305 __ |a 据原书第2版译出 由英国Packt Publishing公司授权出版

• 330 __ |a 本书通过14章内容，介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起，涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。

• 510 1_ |a Mastering machine learning with scikit-learn |z eng

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |c (美) |a 海克 |9 hai ke |c (Hackeling, Gavin) |4 著

• 702 _0 |a 张浩然 |9 zhang hao ran |c (软件开发) |4 译

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20210629

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/71