机器学习理论与实践

题名:机器学习理论与实践
责任者:刘海军主编
出版社清华大学出版社
出版年:2022.05
ISBN:978-7-5121-4646-4
定价:59.00
载体形态项:264页 26cm
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
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。
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333	__	■a本书可作为高等院校相关专业的学生作为教材，还可作为对机器学习感兴趣的读者作为参考书
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