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• 200 1_ |a 机器学习方法 |A ji qi xue xi fang fa |f 李航著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a XIX, 548页, [7] 页图版 |c 图 |d 26cm

• 320 __ |a 有书目和索引

• 330 __ |a 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。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 李航 |A li hang |4 著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20230717

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