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题名/责任者:

机器学习:从公理到算法/于剑著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-302-47136-3/CNY80.00

载体形态项:

10,231页:图;25cm

并列正题名:

Machine learning from axioms to algorithms

丛编项:

中国计算机学会学术著作丛书

个人责任者:

于剑 (1969-) 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

封底英文题名：Machine learning from axioms to algorithms

提要文摘附注:

本书共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。

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