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题名/责任者:

机器学习:工程师和科学家的第一本书/(瑞典)安德里亚斯·林霍尔姆(Andreas Lindholm)等著 汤善江，于策，孙超等译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-75369-8/CNY109.00

载体形态项:

265页:图;26cm

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

林霍尔姆 (Lindholm, Andreas) 著

个人次要责任者:

汤善江 译

个人次要责任者:

于策 译

个人次要责任者:

孙超 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法，包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等)，以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念(例如损失函数、最大似然、偏差-方差分解、核和贝叶斯方法)，同时介绍常规的实用工具(例如正则化、交叉验证、评估指标和优化方法)，本书始终将关注点放在基础知识上。最后两章为解决现实世界中有监督的机器学习问题和现代机器学习的伦理问题提供了实用建议。

使用对象附注:

机器学习相关人员

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