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题名/责任者:

Python机器学习基础教程/(德) Andreas C. Muller, (美) Sarah Guido著 张亮译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-115-47561-9/CNY79.00

载体形态项:

xiii, 285页:图;23cm

并列正题名:

Introduction to machine learning with Python

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

穆勒 (Muller, Andreas C.) 著

个人责任者:

吉多 (Guido, Sarah) 著

个人次要责任者:

张亮 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

出版发行附注:

简体中文版由人民邮电出版社出版, 2018 英文原版的翻译得到O'Reilly Media, Inc.的授权 O'Reilly Media, Inc.授权人民邮电出版社出版

责任者附注:

责任者Muller规范汉译姓: 穆勒; 责任者Guido规范汉译姓: 吉多

责任者附注:

Andreas C. Muller, scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师, 曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。Sarah Guido, Mashable公司数据科学家, 曾担任Bitly公司数据科学家。张亮, 毕业月北京大学物理学院, 爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。

提要文摘附注:

本书是机器学习入门书, 以Python语言介绍。主要内容包括: 机器学习的基本概念及其应用; 实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点; 在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性, 以及应重点关注数据的哪些方面; 模型评估和调参的方法, 重点讲解交叉验证和网格搜索; 管道的概念; 如何将前面各章的方法应用到文本数据上, 还介绍了一些文本特有的处理方法。

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