000
|
01772nam 2200349 450
|
001
|
012019000403
|
005
|
20191014134420.5
|
010
|
|
@a978-7-111-61150-9@dCNY89.00
|
100
|
|
@a20181211d2019 em y0chiy50 ea
|
101
|
1
|
@achi@ceng
|
102
|
|
@aCN@b110000
|
105
|
|
@aak z 000yy
|
106
|
|
@ar
|
200
|
1
|
@aPython机器学习@APythonji qi xue xi@f(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡, 瓦希德·米尔贾利利著@d= Python machine learning@fSebastian Raschka, Vahid Mirjalili@g陈斌译@zeng
|
210
|
|
@a北京@c机械工业出版社@d2019.1
|
215
|
|
@axv, 366页@c图@d26cm
|
225
|
2
|
@a数据科学与工程技术丛书@Ashu ju ke xue yu gong cheng ji shu cong shu
|
300
|
|
@a华章IT
|
305
|
|
@a译自原书第2版
|
314
|
|
@a塞巴斯蒂安·拉施卡, 密歇根州大学博士, 数据科学家。瓦希德·米尔贾利利, 密歇根州大学计算机视觉与机器学习研究员。陈斌, 现任易宝支付CEO。
|
330
|
|
@a机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式, 本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共16章, 除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用, 还系统讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学习、回归、聚类、神经网络、深度学习等内容。本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来, 通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。本书讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库, 同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。
|
410
|
0
|
@12001 @a数据科学与工程技术丛书
|
500
|
10
|
@aPython machine learning@mChinese
|
606
|
0
|
@a软件工具@Aruan jian gong ju@x程序设计
|
606
|
0
|
@a机器学习@Aji qi xue xi
|
690
|
|
@aTP311.56@v5
|
690
|
|
@aTP@v5
|
701
|
1
|
@a拉施卡@Ala shi ka@g(Raschka, Sebastian)@4著
|
701
|
1
|
@a米尔贾利利@Ami er jia li li@g(Mirjalili, Vahid)@4著
|
702
|
0
|
@a陈斌@Achen bin@4译
|
801
|
0
|
@aCN@bCDNYKJZYXY@c20191014
|
905
|
|
@aCDNYKJZYXY@b300603753-4@dTP311.56@e187@f2
|
|
|
|
|
Python机器学习/(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡, 瓦希德·米尔贾利利著= Python machine learning/Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili/陈斌译.-北京:机械工业出版社,2019.1 |
xv, 366页:图;26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
华章IT |
|
ISBN 978-7-111-61150-9:CNY89.00 |
机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式, 本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共16章, 除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用, 还系统讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学习、回归、聚类、神经网络、深度学习等内容。本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来, 通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。本书讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库, 同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。 |
● |
正题名:Python机器学习
索取号:TP311.56/187
 
预约/预借
序号
|
登录号
|
条形码
|
馆藏地/架位号
|
状态
|
备注
|
1
|
603753
|
300603753
|
流通五库四楼/
[索取号:TP311.56/187]
|
在馆
|
|
2
|
603754
|
300603754
|
流通五库四楼/
[索取号:TP311.56/187]
|
在馆
|
|