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题名/责任者:

机器学习导论/卢官明编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68511-1/CNY69.00

载体形态项:

242页:图;26cm

并列正题名:

Introduction to machine learning

个人责任者:

卢官明 编著

学科主题:

机器学习-高等教育-教材

中图法分类号:

TP181

一般附注:

双色印刷 机工教育

一般附注:

普通高等教育人工智能专业系列教材

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书介绍了机器学习的基础理论、模型与经典方法，并适当融入了深度学习的前沿知识。全书共9章，主要内容包括：机器学习概述、回归模型(线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络、逻辑斯谛回归、Softmax回归等)、k-最近邻和k-d树算法、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、集成学习(Ada-Boost、GBDT、随机森林和极端随机树)、聚类(k-均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法)、深度学习(卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络)。

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