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(法)奥雷利安·杰龙(Aurélien Géron)2018 年出版460 页ISBN:9787111603023本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架Tenso...
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丘祐玮(Yu.Wei Chiu)著2016 年出版338 页ISBN:9787111535959本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令;第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析;第3章重点探讨数据采样和概率分布的概念;第4章探讨因变量和解释变量集合之间的线性关系;第5章介绍基于...
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