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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:

xii, 212页, [4] 页图版:图 (部分彩图);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。

书目附注:

有书目

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。作者希望能够通过本书帮助读者揭开人工智能领域的神秘面纱, 走进人工智能和机器学习的大门, 了解其中的奥秘, 甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。

使用对象附注:

对人工智能与机器学习感兴趣的读者

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