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出版时间:2024-12-25

最新印次日期:2025-6

出版社:机械工业出版社

“十四五”普通高等教育本科国家级规划教材

以下为《机器学习》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
试读
  • 机械工业出版社
  • 9787111768265
  • 1-3
  • 548958
  • 47269865-3
  • 平装
  • 16开
  • 2024-12-25
  • 421
  • 工学
  • 计算机类
  • 人工智能
  • 本科
内容简介
本书系统地讲解了机器学习的理论与方法,内容主要包括EM算法和高斯混合模型、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络,以及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展过程,理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富,着重于讲解机器学习理论的推导与证明,并通过实例进行方法分析与比较;本书强调机器学习的系统性、完整性、方法的时效性,可读性强;同时,作为新形态教材,本书配备了大量的数字化资源,可以实现线上线下学习的无缝衔接。
本书既可以作为国内各高等学校、科研院所本科生、研究生的教材,也可供国内外从事机器学习研究和工程应用的人员使用。