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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2024-12-22

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图书介绍

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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图书描述

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

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书不错，还么就开始看

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老公买的 正在看 还挺不错

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没人还没有读，纸质不错，输还算厚重。内容充实，是一本不错的书！看完再来评价一下！

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内容很详细，后续慢慢学习

评分☆☆☆☆☆

主要介绍了泛化的线性回归方法和提升方法（包括RF、GBDT），内容不错，不过可能由于第一次印刷，还存在很多错误。

评分☆☆☆☆☆

好好学习天天向上的人啊

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有人推荐这本书。买来看一下，纸质书有感觉。

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很不错的产品，质量也很有保障，值得购买

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