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『簡體書』机器学习方法(第2版)

書城自編碼: 4148754
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡操作系統/系統開發
作者: 李航
國際書號(ISBN): 9787302696469
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2024-12-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 217.8

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內容簡介:
”机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科,也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分4 篇。第一篇介绍监督学习的主要方法,包括线性回归、感知机、支持向量机、**熵模型与逻辑斯谛回归、提升法、隐马尔可夫模型和条件随机场等;第二篇介绍无监督学习的主要方法,包括聚类、奇异值分解、主成分分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、EM算法、潜在语义分析、潜在狄利克雷分配等。第三篇介绍深度学习的主要方法,包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、扩散模型、生成对抗模型等。第四篇介绍强化的主要方法,包括马尔可夫决策、多臂老虎机、近端策略优化、深度Q网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法。详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手,由浅入深,帮助读者直观地理解基本思路,同时从理论角度出发,给出严格的数学推导,严谨详实,让读者更好地掌握基本原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要,书中还对各个方法的要点进行了总结,给出了一些习题,并列出了主要参考文献。 《机器学习方法(第2版)》是机器学习及相关课程的教学参考书,适合人工智能、数据挖掘等专业的本科生、研究生使用,也可供计算机各个领域的专业研发人员参考。”

 

 

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