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图书介绍

机器学习实践 测试驱动的开发方法
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[美] 柯克（Matthew Kirk） 著，段菲 译

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发表于2024-12-31

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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115396181
版次：1
商品编码：11745735
包装：平装
丛书名： 图灵程序设计丛书
开本：16开
出版时间：2015-08-01
用纸：胶版纸
页数：188
正文语种：中文

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具体描述

内容简介

《机器学习实践：测试驱动的开发方法》面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员，介绍了机器学习的基本原理，涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。

作者简介

Matthew Kirk Matthew Kirk拥有经济学和应用与计算数学科学双学士学位。在2012年年初创立了数据科学和Ruby开发咨询公司Modulus 7。针对使用机器学习和数据科学在全球做过演讲。

内页插图

前言/序言


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用户评价

评分☆☆☆☆☆

值得一读的书。虽然内容不深，但对我初学来说足够

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不错，是该好好学习了

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

哈哈好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

都是跟风学这个吧，作为快速入门的书籍有点用，偏实践。想要机器学习的内涵讲解，这本书是远远不够的

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈纠结啊纠结啊哈哈就哈哈哈就哈哈哈旧金山哈哈就哈哈纠结啊纠结啊哈哈哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

京东快递的速度真是快。图书印刷质量不错。

评分☆☆☆☆☆

好的吧，从入门到退学。可立克加进来。

评分☆☆☆☆☆

书的质量还是可以的，买了相关内容的好多本书了。

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