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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

"1.直观性：配套900分钟微课和慕课视频，方便读者随时随地学习。 2.系统性：在讲解机器学习的同时充分补充相关基础知识（特别是数学知识），让机器学习的知识体系更加系统化，方便读者阅读。 3. 实践性：在充分理解概念与原理的基础上开展Python编程实践（Scikit-learn、TensorFlow2），让读者真正掌握机器学习相关编程。 "

内容简介

本书面向研究型开发与创新能力培养，重点讲解机器学习的基本原理和前沿思想。Python是开展机器学习编程实践的主流语言，本书为常用的机器学习模型提供了完整的Python实现代码。本书在“学堂在线”网站同步开设配套慕课课程，供读者免费学习。本书可作为高等学校相关专业“机器学习”“统计学习”等课程的教材，也可作为有一定基础的读者的自学参考书。

第1章机器学习导论
1.1测算房价的数学模型
1.1.1通过样本确定模型参数
1.1.2为机器学习模型编写程序
1.2随机模型及其学习算法
1.2.1最小二乘法
1.2.2极大似然估计
1.2.3回归分析方法
1.3随机变量与数学语言
1.3.1随机变量
1.3.2随机变量应用举例
1.3.3数学语言
1.4更加复杂的数学模型
1.4.1数学形式未知的模型
1.4.2多元模型
1.4.3用矩阵描述问题及算法过程
1.5机器学习问题
1.6本章习题

第2章回归分析
2.1编程环境与数据集
2.2数据集加载与预处理
2.2.1加载并浏览数据集
2.2.2缺失值与重复值
2.2.3特征选择
……

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