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发表于2024-11-23
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YL2323
贝叶斯思维+Python大战机器学习+推荐系统:技术、评估及高效算法 3本
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d一篇 机器学习基础篇1
第1 章 线性模型 2
1.1 概述2
1.2 算法笔记精华2
1.2.1 普通线性回归2
1.2.2 广义线性模型5
1.2.3 逻辑回归5
1.2.4 线性判别分析7
1.3 Python 实战10
1.3.1 线性回归模型11
1.3.2 线性回归模型的正则化12
1.3.3 逻辑回归22
1.3.4 线性判别分析26
第2 章 决策树 30
2.1 概述30
2.2 算法笔记精华30
2.2.1 决策树原理30
2.2.2 构建决策树的3 个步骤31
2.2.3 CART 算法37
。。。。。。
出版者的话
推荐序一
推荐序二
译者序
前言
第1章 概述1
1.1 简介1
1.2 推荐系统的功能3
1.3 数据和知识资源5
1.4 推荐技术7
1.5 应用与评价10
1.6 推荐系统与人机交互12
1.6.1 信任、解释和说服力13
1.6.2 会话系统13
1.6.3 可视化14
1.7 推荐系统是个交叉学科领域15
1.8 出现的问题和挑战16
1.8.1 本书对出现的问题的讨论16
1.8.2 挑战18
参考文献20
d一部分 基础技术
第2章 推荐系统中的数据挖掘方法28
。。。。。。
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