书目信息 |
题名: |
统计学习方法
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作者: | 李航 著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 清华大学出版社 2019 |
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页数: | 18,464页 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | ||
单 册: | ||
中图分类: | TP181 | |
科图分类: | ||
主题词: | 机器学习 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-302-51727-6 |
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330 | @a统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等。 | |
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统计学习方法/李航著.-2版.-北京:清华大学出版社,2019 |
18,464页:图;24cm |
ISBN 978-7-302-51727-6:CNY98.00 |
统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等。 |
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正题名:统计学习方法
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