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题名/责任者:

数据科学与机器学习:数学与统计方法/(澳) 迪尔克·P. 克洛泽 ... [等] 著 于俊伟, 刘楠译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-71139-1/CNY139.00

载体形态项:

XII, 393页:图;26cm

统一题名:

Data science and machine learning

其它题名:

数学与统计方法

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

克洛泽 (Kroese, Dirk P.) 著

个人责任者:

波提夫 (Botev, Zdravko I.) 著

个人责任者:

泰姆勒 (Taimre, Thomas) 著

个人次要责任者:

于俊伟 译

个人次要责任者:

刘楠 译

学科主题:

数据处理

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP274

题名责任附注:

题名页题其余责任者 ： ( 澳 ) 兹德拉夫科·I. 波提夫 ( Zdravko I. Botev ) 、 ( 澳 ) 托马斯·泰姆勒 ( Thomas Taimre ) 、 ( 澳 ) 拉迪斯拉夫·维斯曼 ( Radislav Vaisman )

出版发行附注:

Dirk P. Kroese,Zdravko I. Botev,Thomas Taimre,Radislav Vaisman授权出版

书目附注:

有书目 (第387-393页)

提要文摘附注:

本书展示了现代机器学习技术背后的数学思想, 深入探讨了数据科学方法, 给出了主要定理和后续推导的证明, 并提供了大量Python代码, 旨在帮助读者更好地理解数学和统计学知识, 为数据科学中丰富多样的思想和机器学习算法提供支撑。书中首先介绍了数据的相关概念, 阐述了统计学习、蒙特卡罗方法、无监督学习的相关内容, 接着探讨了回归方法、正则化方法和核方法, 然后论述了分类问题与决策树和集成方法, 最后介绍了深度学习的相关内容。

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