
本书前3章着重介绍了机器学习的整体框架和主要思想,从第4章起,介绍了各种机器学习算法:从基础的线性回归(第4章)和逻辑回归(第6章)到朴素贝叶斯(第7章)和决策树(第10章),最后介绍了支持向量机(第11章)和神经网络(第12章)。在介绍机器学习算法的同时,本书还穿插介绍了机器学习的进阶知识和实用技巧,如梯度下降法(第5章)、模型性能度量(第8章)和防止过拟合的正则化方法(第9章)。
| 馆藏号 | 馆藏地名称 | 索书号 | 文献状态 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| 250408477 | 新书二库(二楼201) (图书馆二楼201) | TP181-64 6 | 在馆 | 转借 |
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