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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304 | @a译者还有:李忠伟、任明明、李鹏 | |
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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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