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题名:
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机器学习导论 [ 专著] ji qi xue xi dao lun / 卢官明编著 , |
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ISBN:
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978-7-111-68511-1 价格： CNY69.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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242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： 2021 |
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内容提要:
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本书介绍了机器学习的基础理论、模型与经典方法，并适当融入了深度学习的前沿知识。全书共9章，内容包括：机器学习概述、回归模型(线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络、逻辑斯谛回归、Softmax回归等)、k-最近邻和k-d树算法、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、集成学习(Ada-Boost、GBDT、随机森林和极端随机树)、聚类(k-均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法)、深度学习(卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络)。 |
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主题词:
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机器学习 高等教育 |
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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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卢官明 lu guan ming 编著 |
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附注:
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普通高等教育人工智能专业系列教材 双色印刷 机工教育 |