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210		@a北京@c清华大学出版社@d2020
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312		@a封面英文题名：Pattern recognition and machine learning
330		@a本书共14章和4个附录，对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法，最后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化学习。
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模式识别与机器学习/孙仕亮，赵静编著.-北京：清华大学出版社，2020

11,327页：图，照片；23cm

ISBN 978-7-302-55892-7：CNY69.50

本书共14章和4个附录，对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法，最后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化学习。

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