出版社:人民邮电出版社
年代:2017
定价:79.0
本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。本书的最大特色就是贴近工程实践。首先,本书仅侧重介绍当前工业界最常用的机器学习算法,而不追求知识本身的覆盖面;其次,本书在介绍每类机器学习算法时,力求通俗易懂地阐述算法思想,而不追求理论的深度,让读者借助代码获得直观的体验。
书籍详细信息 | |||
书名 | 实用机器学习站内查询相似图书 | ||
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 人民邮电出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 79.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 24 × 19 | 装帧 | 平装 |
页数 | 188 | 印数 | 3000 |
(美) 亨里克·布林克 (Henrik Brink) , 著
(印) 苏尼拉·格拉普蒂 (Sunila Gollapudi) , 著
(美) 康威 (Conway,D.) , 等著
(美) 詹森·贝尔 (Jason Bell) , 著
谢椿, 戴敏, 李文强, 主编
(意) 马可·戈里 (Marco Gori) , 著
(法) 马西-雷萨·阿米尼 (Massih-Reza Amini) , 著
王衡军, 编著
雷明, 主编