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机器学习与Python实践

大中专公共计算机新华书店全新正版书籍

柳毅 / 西安电子科技大学出版社 / 2022-07 / 其他

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图书 > 教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 工程技术
机器学习与Python实践
作者: 柳毅

出版社: 西安电子科技大学出版社

出版时间: 2022-07

版次: 1

ISBN: 9787560664620

定价: 55.00

装帧: 其他

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 344页

字数: 508千字
内容简介：

人工智能是近年来全球最为火热的研究领域之一，随着机器学习、深度学习和强化学习研究的突破，人工智能技术已被应用到图像识别、机器翻译、语音助手和自动驾驶等方面。为了使读者能够深刻理解人工智能的技术，本书基于Python的Scikit Learn库介绍了机器学习的基础知识，如分类、回归、反向传播算法和梯度下降算法，以及基于TensorFlow基础框架的深度学习和强化学习等相关知识。本书在内容上尽可能涵盖机器学习、深度学习和强化学习的经典算法(如卷积神经网络、循环神经网络、迁移学习等)并清晰地阐释它们的原理，本书还对多个常见的经典数据集进行了算法模型的实践，如基于MNIST手写体图片和Iris Flowers Dataset鸢尾花数据集的识别、基于NLP数据集的文本分析以及基于OpenAIGym环境的AGV多智能体路径优化等。本书可作为高等院校计算机科学与技术、信息管理与信息系统等专业的本科生与研究生教材，也适合对机器学习知识感兴趣的学者、研究人员和从业人员使用。

目录：

章机器学简介

1.1人工智能、机器学与深度学

1.2机器学概述

1.2.1有监督学

1.2.2无监督学

1.2.3有监督学与无监督学的区别

1.2.4深度学

1.2.5强化学

1.3机器学的具体过程

1.3.1数据采集和标记

1.3.2数据预处理

1.3.3特征工程及特征选择

1.3.4模型选择

1.3.5模型训练和测试

1.3.6模型能评估、使用和优化

……

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品相描述：全新

新华文轩网络书店全新正版书籍

商品描述：

人工智能是近年来全球火热的研究领域之一，随着机器学习、深度学习和强化学习研究的突破，人工智能技术已被应用到图像识别、机器翻译、语音助手和自动驾驶等方面。为了使读者能够深刻理解人工智能的技术，本书基于Python的Scikit Learn库介绍了机器学习的基础知识，如分类、回归、反向传播算法和梯度下降算法，以及基于TensorFlow基础框架的深度学习和强化学习等相关知识。本书在内容上尽可能涵盖机器学习、深度学习和强化学习的经典算法(如卷积神经网络、循环神经网络、迁移学习等)并清晰地阐释它们的原理，本书还对多个常见的经典数据集进行了算法模型的实践，如基于MNIST手写体图片和Iris Flowers Dataset鸢尾花数据集的识别、基于NLP数据集的文本分析以及基于OpenAIGym环境的AGV多智能体路径优化等。
本书可作为高等院校计算机科学与技术、信息管理与信息系统等专业的本科生与研究生教材，也适合对机器学习知识感兴趣的学者、研究人员和从业人员使用。
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