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材料信息学导论：机器学习基础
| 著者 | 张统一著 |
| ISBN | 9787030817624 |
| 中图分类 | TB3 一般工业技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 科学出版社 |
| 丛书名 | 材料基因工程丛书 |
| 出版年 | 2025 |
| 页码 | 17405页 |
| 价格 | ¥168.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
9.9/10
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📝 内容简介
本书共十二章，内容包括线性回归与线性分类、支持向量机、决策树和K近邻(KNN)、集成学习、贝叶斯定理和期望最大化算法、符号回归、神经网络、隐马尔可夫链、数据预处理与特征选择、可解释性的SHAP值和部分依赖图。本书叙述力求从简单明了的数学定义和物理图像出发，密切结合材料科学研究案例，给出了各种算法的详细步骤，便于读者学习和运用。
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