出版社:人民邮电出版社
年代:2017
定价:79.0
本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。本书的最大特色就是贴近工程实践。首先,本书仅侧重介绍当前工业界最常用的机器学习算法,而不追求知识本身的覆盖面;其次,本书在介绍每类机器学习算法时,力求通俗易懂地阐述算法思想,而不追求理论的深度,让读者借助代码获得直观的体验。
(美) 亨里克·布林克 (Henrik Brink) , 著
(印) 苏尼拉·格拉普蒂 (Sunila Gollapudi) , 著
(美) 康威 (Conway,D.) , 等著
(美) 詹森·贝尔 (Jason Bell) , 著
谢椿, 戴敏, 李文强, 主编
(意) 马可·戈里 (Marco Gori) , 著
(法) 马西-雷萨·阿米尼 (Massih-Reza Amini) , 著
王衡军, 编著
雷明, 主编