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题名/责任者:

机器学习原理与实践:Python版/左飞，补彬编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-302-56639-7/CNY89.00

载体形态项:

10,391页:图;25cm

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

左飞 编著

个人责任者:

补彬 编著

学科主题:

机器学习

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP311.561

提要文摘附注:

本书介绍了机器学习领域中的经典方法，并兼顾算法原理与实践运用。本书具体内容涉及回归分析(线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归、LASSO、弹性网络以及RANSAC等)、分类(感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等)、聚类(k均值、EM算法、密度聚类、层次聚类以及谱聚类等)、集成学习(随机森林、AdaBoost、梯度提升等)、蒙特卡洛采样(拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等)、降维与流形学习(SVD、PCA和MDS等)，以及概率图模型(例如，贝叶斯网络和隐马尔科夫模型)等话题。

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