机读格式显示(MARC)

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• 010 __ |a 978-7-111-60979-7 |d CNY59.00

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• 101 1_ |a chi |c eng

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |e Go语言实现 |d Machine learning with go |f (美)丹尼尔·怀特纳克(Daniel Whitenack)著 |g 谢文江，姜明魁译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2018

• 215 __ |a 12,213页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 数据科学与工程技术丛书

• 330 __ |a 本书不仅深入浅出地介绍了利用Go语言构建预测模型的技术，还帮助读者理解如何在真实场景中应用机器学习工作流程。第1-3章讲述了在机器学习流程中如何准备和分析数据；第4-7章详细介绍了回归、分类、集群、时间序列和异常检测等技术；第8章和第9章对神经网络、深度学习、部署、分布分析和模型进行了深入探究。

• 461 _0 |1 2001 |a 数据科学与工程技术丛书

• 510 1_ |a Machine learning with go |z eng

• 606 0_ |a 程序语言 |x 程序设计

• 690 __ |a TP312GO |v 5

• 690 __ |a TP312 |v 4

• 701 _0 |c (美) |a 怀特纳克 |A huai te na ke |c (Whitenack, Daniel) |4 著

• 702 _0 |a 谢文江 |A xie wen jiang |4 译

• 702 _0 |a 姜明魁 |A jiang ming kui |4 译

• 801 _0 |a CN |b 91MARC |c 20190109

• 905 __ |a JBXQLIB |d TP312/404