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题名/责任者:

机器学习入门:数学原理解析及算法实践/董政著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-70344-0/CNY79.00

载体形态项:

12,212页:图;24cm

并列正题名:

Machine learning for beginners:mathematical principles and algorithm practices

其它题名:

数学原理解析及算法实践

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

董政 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

董政，计算机软件与理论专业博士，2016年毕业于复旦大学。

提要文摘附注:

本书面向人工智能领域的初学者，比较全面地介绍了机器学习的基本方法，循序渐进地阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。全书分为两部分，第一部分介绍专家系统、决策树、人工神经元、线性回归和逻辑斯蒂回归等内容，第二部分进入人工神经网络，并介绍无监督学习和强化学习等内容。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。

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