附件:设置1:设置2:设置3:本书是一本机器学习的入门与进阶读物, 注重理论与实践相结合, 书中以Python3.6.5为编写平台, 共分13章, 主要包括机器学习绪论、线性模型、树回归、K-means聚类算法、朴素贝叶斯、数据降维、支持向量机、随机森林、人工神经网络、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐算法、集成学习、数据预处理等内容。摘要:有书目 (第352页)
附注提要
本书是一本机器学习的入门与进阶读物, 注重理论与实践相结合, 书中以Python3.6.5为编写平台, 共分13章, 主要包括机器学习绪论、线性模型、树回归、K-means聚类算法、朴素贝叶斯、数据降维、支持向量机、随机森林、人工神经网络、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐算法、集成学习、数据预处理等内容。