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题名/责任者:

机器学习:从基础理论到典型算法/(美)梅尔亚·莫里(Mehryar Mohri)，(美)阿夫欣·罗斯塔米扎达尔(Afshin Rostamizadeh)，(美)阿米特·塔尔沃卡尔(Ameet Talwalkar)著 张文生，杨雪冰，吴雅婧译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-70894-0/CNY119.00

载体形态项:

10,364页:图;26cm

并列正题名:

Foundations of machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

(美) 莫里 (Mohri, Mehryar) 著

个人责任者:

(美) 罗斯塔米扎达尔 (Rostamizadeh, Afshin) 著

个人责任者:

(美) 塔尔沃卡尔 (Talwalkar, Ameet) 著

个人次要责任者:

张文生 译

个人次要责任者:

杨雪冰 译

个人次要责任者:

吴雅婧 译

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

一般附注:

华章教育

版本附注:

MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权出版 据原书第2版译出

提要文摘附注:

本书涉及的内容包括概率近似正确(PAC)学习框架、基于Rademacher复杂度和VC-维的泛化界、支持向量机(SVM)、核方法、boosting、在线学习、多分类、排序、回归、算法稳定性、降维、学习自动机和语言及强化学习。

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