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机器学习及应用(在线实验+在线自测)
李克清 时允田更新时间:2020-02-12 18:17:56
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本书详细地介绍了机器学习的基本原理,并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行结果”的模式介绍常用算法。全书共11章,主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维等内容。
品牌:人邮图书
上架时间:2019-05-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
机器学习及应用(在线实验+在线自测)最新章节
查看全部- 参考文献
- 习题11
- 11.9 基于卷积神经网络的MNIST手写体识别实验
- 11.8 TensorFlow的基本使用
- 11.7 TensorFlow的简介与安装
- 11.6 基本模型
- 11.5 认知问题
- 11.4 优化问题
- 11.3 学习问题
- 11.2 表示问题
李克清 时允田
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