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Excel机器学习
| 著者 | (美)周红著,李巧君译 |
| ISBN | 9787115611284 |
| 中图分类 | TP391.13,TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 人民邮电出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2023 |
| 页码 | 170页 |
| 价格 | ¥59.80 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8/10
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📝 内容简介
本书通过Excel逐步介绍了常用的机器学习算法和数据挖掘技术的原理。第1章解释用Excel学习机器学习和数据挖掘的益处。第2至12章分别介绍线性回归、k均值聚类、线性判别分析、交叉验证和ROC曲线分析、logistic回归、k最近邻、朴素贝叶斯分类、决策树、关联分析、人工神经网络，以及文本挖掘。第13章总结全书内容。
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