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• 200 1_ |a 机器学习 |b 专著 |e 原理、算法与Python实战 |e 微课视频版 |f 姚捃，刘华春，侯向宁编著 |A ji qi xue xi

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 238页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 大数据与人工智能技术丛书 |A Da Shu Ju Yu Ren Gong Zhi Neng Ji Shu Cong Shu

• 330 __ |a 本书共6章，其中第1章介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的概念、分类、研究范围、开发环境等，介绍第一个机器学习案例；第2、3章介绍机器学习的主要方法：监督学习与无监督学习，涉及目前机器学习最为流行的经典算法和模型，如KNN、朴素贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、SVM、神经网络、PCA降维、K-Means，每个算法模型都配有代码及可视化演示，让读者能更直观形象地理解机器学习；第4章介绍机器学习非常重要的数据处理方法：特征工程，特征工程能进一步提高机器学习算法的性能；第5章介绍机器学习模型的评估与优化，通过评估判断模型优劣，评估后利用优化方法使其达到生产需求；第6章介绍机器学习的应用案例，让读者更直观地感受机器学习在生产生活中的实际用途。

• 410 _0 |1 2001 |a 大数据与人工智能技术丛书

• 517 1_ |a 原理、算法与Python实战 |A Yuan Li、Suan Fa Yu Python Shi Zhan

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 姚捃 |4 编著 |A yao jun

• 701 _0 |a 刘华春 |4 编著 |A liu hua chun

• 701 _0 |a 侯向宁 |4 编著 |A hou xiang ning

• 801 _0 |a CN |b DQNU |c 20231031

• 905 __ |a DQNU |d TP181/Y33 |s 3