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计算机理论

机器学习算法原理与实践

作者：高明虎

出版社：哈尔滨工业大学出版社出版时间：暂无

开本： 16开 页数： 155

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版权信息
内容简介
目录

机器学习算法原理与实践版权信息

ISBN：9787576715217
条形码：9787576715217 ; 978-7-5767-1521-7
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

机器学习算法原理与实践内容简介

本书共13章, 主要内容包括配置开发环境、机器学习的基本概念、文件管理和KNN、线性回归、逻辑回归、K-means聚类算法、决策树、集成算法、AdaBoost算法、梯度提升树、降维算法、朴素贝叶斯、LCBM 算法等。

机器学习算法原理与实践目录

**章配置开发环境 **节 Anaconda下载与安装第二节 Jupyter基本操作第三节升级与维护第二章机器学习的基本概念 **节机器学习概念第二节建模准备第三节模型训练第四节建模流程第三章文件管理和KNN **节设置工作文件夹第二节虚拟环境的设置第三节 KNN算法原理第四节预测案例第五节 K折交叉验证第四章线性回归 **节线性回归方程第二节误差分析第三节似然函数求解第四节回归求解第五节梯度下降第六节评价指标第七节案例第五章逻辑回归 **节 Sigmod函数第二节逻辑回归本质第三节阈值第四节参数估计第五节评估指标第六章 K—means聚类算法 **节聚类算法的特征第二节算法原理第三节常用参数第四节 K—means优缺点第七章决策树 **节决策树历史第二节决策树原理第三节熵第四节构造实例第五节信息增益率和gini系数第六节回归决策树第七节剪枝方法第八节决策树优缺点第八章集成算法 **节随机森林第二节 boosting算法第三节 stacking模型第四节随机森林参数第九章 AdaBoost算法 **节算法原理第二节算法流程第三节参数求解第四节 AdaBoost参数第十章梯度提升树 **节 GBDT'概述第二节数学流程第三节 GBDT优缺点第四节 GBDT调参第十一章降维算法 **节 “维”的解释第二节。PCA与SvD 第十二章朴素贝叶斯 **节朴素贝叶斯原理第二节朴素贝叶斯分类器第三节评估指标第四节朴素贝叶斯优缺点第五节应用场景第十三章 LGBM算法 **节 LGBM原理概述第二节 LGBM相关技术第三节 GOSS采样与直方图优化算法第四节 LGBM数学推导参考文献

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