
会员
跟我一起学机器学习
计算机网络计算机理论、基础知识11.8万字
更新时间:2023-08-10 16:31:37 最新章节:图书推荐
书籍简介
本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型,包括模型的思想、原理及实现细节等。同时,本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn,对书中所涉及的模型进行用法上详细讲解。全书共10章,第1章介绍机器学习开发环境的配置;第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标,以及用于有监督模型训练的梯度下降算法;第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标;第4章介绍模型的改善与泛化,包括特征标准化、如何避免过拟合及如何进行模型选择等;第5章讲解K最近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索;第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理;第7章介绍几种常见的文本特征提取方法,包括词袋模型和TF-IDF等;第8章讲解决策树的基本原理,包括几种经典的决策树生成算法和集成模型;第9章介绍支持向量机的基本原理与求解过程;第10章介绍几种经典的聚类算法及相应的评价指标计算方法。
品牌:清华大学
上架时间:2022-07-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
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