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题名:
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机器学习 Ji Qi Xue Xi / (希)西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios Theodoridis)著 , 王刚[等]译 |
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ISBN:
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978-7-111-69257-7 价格： CNY279.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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16,828页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2022 |
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内容提要:
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本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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西奥多里迪斯 Xi Ao Duo Li Di Si 著 |
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次要责任者:
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王刚 Wang Gang 译 |
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附注:
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华章教育 |
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索书号:
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TP181/1022 |