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機(jī)器學(xué)習(xí)及交通應(yīng)用
全書(shū)共分為14章:第1章Introduction to Machine Learning;第2章Feature Engineering;第3章 Instance Based Learning edited;第4章 Decision Tree Learning;第5章 Support Vector Machines edited;第6章 Neural Networks;第7章 Ensemble learning;第8章 Outlier Mining;第9章 Clustering;第10章Imbalanced Data Classification;第11章Model Evaluation;第12章Model Interpretation;第13章 Application of Machine Learning in Transportation;第14章 Course Projects。
本書(shū)以交通數(shù)據(jù)為對(duì)象,以解決交通問(wèn)題為目標(biāo),體現(xiàn)交通工程專(zhuān)業(yè)的特點(diǎn)。
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