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統(tǒng)計機器學習及Python實現(xiàn) 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(shù)學、工程、經(jīng)濟、金融等領域的科研人員和實際工作者。也可以供數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)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(xiàn)。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(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、變分自編碼器、對抗生成網(wǎng)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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