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统计机器学习及Python实现 读者对象:本书主要读者对象是统计机器学习理论、方法及应用研究的专家,信息科学、数学、工程、经济、金融等领域的科研人员和实际工作者。也可以供数据科学与大数据技术和统计学专业的大学教师、高年级本科生、研究生作教材或参考书。
本书主要介绍统计机器学习领域常用的基础模型、算法和代码实现。包括统计机器学习、Python语言基础,常用的线性回归、贝叶斯分类器、逻辑回归、SVM、核方法、集成学习,以及深度学习中的多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、变分自编码器、对抗生成网络和强化学习等模型与优化方法,使用Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch定制模型与训练等。
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