安徽理工大学图书馆书目检索系统

Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

机器学习理论与实践/主编刘海军

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-5121-4646-4/CNY59.00

载体形态项:

264页:图;26cm

并列正题名:

Theory & prictice of machine learning

个人责任者:

刘海军 主编

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

书目附注:

有书目 (第264页)

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。

豆瓣简介：