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出版时间：2023-04

出版社：科学出版社

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基本信息 评价
  • 科学出版社
  • 9787030724380
  • 31
  • 436401
  • 平装胶订
  • B5
  • 2023-04
  • 244
  • O
内容简介
本书主要介绍统计机器学习领域常用的基础模型、算法和代码实现。包括统计机器学习、Python语言基础，常用的线性回归、贝叶斯分类器、逻辑回归、SVM、核方法、集成学习，以及深度学习中的多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、变分自编码器、对抗生成网络和强化学习等模型与优化方法，使用Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch定制模型与训练等。
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