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题名/责任者:

机器学习与深度学习算法基础/贾壮著

出版发行项:

北京:北京大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-301-31347-3/CNY89.00

载体形态项:

391页:图;26cm

并列正题名:

Machine learning deep learning

个人责任者:

贾壮 著

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

贾壮, 清华大学自动化系硕士, 模式识别与智能系统专业。

提要文摘附注:

本书分为两篇, 共18章。第一篇为经典机器学习模型, 主要介绍常用的机器学习经典模型, 包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯带回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法, 剖析神经网络的基本要素, 并介绍常用的深度学习模型, 包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。

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