《机器学习原理与实践:Python版》
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2026-03-14,青岛科技大学图书馆,2026年03月 排名第 21 名
简介与推荐
【内容简介】本书全面、系统地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。
本书是机器学习及相关课程的教学参考书,可供高等院校人工智能、机器学习或数据挖掘等相关专业的师生使用,也可供从事计算机应用,特別是数据科学相关专业的研发人员参考
【】飞,技术作家、译者。著作涉及图像处理、编程语言和移动通信等多个领域,并翻译出版了计算机领域的经典之作《编码》,及Jolt震撼大奖获奖作品《代码阅读》和《代码质量》等多部图书。在数据分析、信息安全和图像处理领域也有较深研究,在靠前会议与核心学术期刊上发布论文多篇,并申请专利发明一项,多部相关著作再版多次、广受好评。现在的研究兴趣主要集中在图像处理、机器学习、数据分析技术和空间数据库算法等领域
【】飞,技术作家、译者。著作涉及图像处理、编程语言和移动通信等多个领域,并翻译出版了计算机领域的经典之作《编码》,及Jolt震撼大奖获奖作品《代码阅读》和《代码质量》等多部图书。在数据分析、信息安全和图像处理领域也有较深研究,在靠前会议与核心学术期刊上发布论文多篇,并申请专利发明一项,多部相关著作再版多次、广受好评。现在的研究兴趣主要集中在图像处理、机器学习、数据分析技术和空间数据库算法等领域
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