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机器学习基础与实践 / 普通高等教育人工智能专业系列教材

定价：￥49.80

作者：李晓峰，胥文婷，李云波，苍圣等

出版时间：2025-10

最新印次日期：2025-10

出版社：中国水利水电出版社

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基本信息评价

出版社：中国水利水电出版社
ISBN：9787522637020
版次：1版
图书编号：565519
开本：16开
出版时间：2025-10
本科门类：工学
本科专业类：计算机类
适用专业：计算机
适用分级：本科

作者简介

李晓峰，教授，博士研究生，CCF高级会员，ACM会员，IEEE会员，现任黑龙江外国语学院科研处副处长，信息工程系学科带头人，微软MCDBA讲师，甲骨文OCM讲师。主要研究人工智能，机器学习，数据挖掘，图像处理，智能交通，智慧医疗，智慧体育。长期以来一直在高等院校从事软件与理论、机器学习，深度学习，强化学习等方面的教学科研工作。在计算机视觉、智能交通、图像识别和视频分析，医学影像的智能识别，分割和检测等方面进行了比较深入的研究。

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内容简介

本书系统、全面地讲解了机器学习，旨在为读者构建从理论到实践的完整知识体系。全书以机器学习的基本概念为起点，逐步深入核心算法的原理与应用，涵盖回归、分类、聚类等经典算法，并系统地介绍了神经网络与深度学习的理论框架和技术要点，不仅详细讲解了机器学习的三要素（数据、模型、算法），还通过 Python 工具库的使用和开发环境的构建帮助读者快速上手实践。本书强调了机器学习工程实践中的模型评估、特征工程和性能度量，并通过具体的案例分析（如医疗保险欺诈检测和异常血糖预测）展示从数据准备到模型训练的完整流程，这些案例不仅突出了机器学习的应用价值，还为读者提供了实战经验和解决方案。
本书内容丰富、体系完整，可作为高校大数据、人工智能相关专业的教材，也可作为从业者和研究人员的参考书，助力读者在实践中掌握机器学习的核心技术与应用方法。