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| 內容簡介: |
| 本书通过理论讲解与应用实例相结合的项目式任务式编排,展示了机器学习的基础方法和模型,注重实践过程,为读者后续学习打下基础。本书基于Python语言总结了回归、分类、聚类三种分析方法,主要内容包括线性回归、逻辑斯特回归、朴素贝叶斯分类、决策树分类、随机森林、支持向量机、KNN分类和K均值聚类共八个任务,并附有相关程序代码及参考答案。本书可作为职业院校计算机类、大数据类与人工智能类专业及相关专业的课程用书,也可作为数据处理技术初学者的参考用书。 |
| 關於作者: |
| 李光荣,党委书记,南宁职业技术学院人工智能学院院长,高级工程师,高级技师,国家示范院校建设项目实训基地建设负责人;广西高等教育学会高校教育技术专业委员会副秘书长;教育管理信息化专业委员会理事;获得自治区级教学成果二等奖1项;获信息化大赛奖项1项;获教育厅辅导员精品项目1项;主持和参与各级科研课题10多项;编写教材4部;改进大型设备2项。 |
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