书目信息 |
| 题名： |
机器学习
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| 作者： | 西奥多里迪斯 著 ；王刚 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2022 |
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| 页数： | 16,828页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 智能科学与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-69257-7 | |
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| 200 | 1 | @a机器学习@9ji qi xue xi@b专著@e贝叶斯和优化方法@dMachine learning@ea Bayesian and optimization perspective@f(希)西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios Theodoridis)著@g王刚[等]译@zeng |
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| 225 | 1 | @a智能科学与技术丛书 |
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| 304 | @a译者还有：李忠伟、任明明、李鹏 | |
| 305 | @aELSEVIER LTD.授权出版 据原书第2版译出 | |
| 306 | @a限中国大陆发行 | |
| 330 | @a本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。 | |
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| 机器学习：贝叶斯和优化方法=Machine learning：a Bayesian and optimization perspective/(希)西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios Theodoridis)著/王刚[等]译.-北京：机械工业出版社，2022 |
| 16,828页：图；26cm.-(智能科学与技术丛书) |
| 华章教育 |
| ISBN 978-7-111-69257-7：CNY279.00 |
| 本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。 |
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正题名：机器学习
索取号：TP181/113
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