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統(tǒng)計機器學習及Python實現 
定 價：128 元
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9 7 7 8 2 7 4 0 3 3 8 0 0 讀者對象:本書主要讀者對象是統(tǒng)計機器學習理論、方法及應用研究的專家，信息科學、數學、工程、經濟、金融等領域的科研人員和實際工作者。也可以供數據科學與大數據技術和統(tǒng)計學專業(yè)的大學教師、高年級本科生、研究生作教材或參考書。
本書主要介紹統(tǒng)計機器學習領域常用的基礎模型、算法和代碼實現。包括統(tǒng)計機器學習、Python語言基礎，常用的線性回歸、貝葉斯分類器、邏輯回歸、SVM、核方法、集成學習，以及深度學習中的多層感知器、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、變分自編碼器、對抗生成網絡和強化學習等模型與優(yōu)化方法，使用Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch定制模型與訓練等。
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