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- 题名/责任者:
- 机器学习方法/李航著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2022
- ISBN及定价:
- 978-7-302-59730-8/CNY138.00
- 载体形态项:
- XIX, 548页, [7] 页图版:图;26cm
- 个人责任者:
- 李航 著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 书目附注:
- 有书目和索引
- 提要文摘附注:
- 本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法, 共分3篇。第1篇介绍监督学习的主要方法, 包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等: 第2篇介绍无监督学习的主要方法, 包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等 ; 第3篇介绍深度学习的主要方法, 包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法。详细叙述各个方法的模型、策略和算法。
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP181/269 | 2076593 | 四楼公共开放书架(贴墙书架) | 可借 | 四楼公共开放书架(贴墙书架) | |
TP181/269 | 2076594 | 四楼公共开放书架(贴墙书架) | 可借 | 自助借还机 | |
TP181/269 | 2076595 | 四楼公共开放书架(贴墙书架) | 借出-应还日期:2024-04-13 | 四楼公共开放书架(贴墙书架) |
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