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• 200 1_ |a 统计学习必学的十个问题 |A tong ji xue xi bi xue de shi ge wen ti |d = 10 questions to learn in statistical learning |e 理论与实践 |f 李轩涯, 张暐著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2021

• 215 __ |a 145页 |c 彩图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第143-145页)

• 330 __ |a 统计学习是机器学习的重要分支, 本书兼顾了数学上的理解和代码实践, 内容主要包括基础知识和统计学习模型。第一章、第二章结合VC维介绍过拟合的本质, 并介绍手动特征选择的办法; 第三章、第四章从最简单的线性模型出发经过概率统计的解读来得到分类和回归算法; 第五章讨论了不依赖于假设分布的非参数模型; 第六章将核方法作为一种非线性拓展的技巧如何应用到很多算法中, 并且引出了著名的高斯过程; 第七章以混合高斯作为软分配聚类的代表性方法, 来引出著名的EM算法; 第八章讨论了机器学习的集成算法。第九章介绍的线性和非线性降维方法将会解决维度灾难问题, 并且不同于单纯的特征选择; 第十章讨论不依赖于独立同分布假设的时间序列算法。

• 333 __ |a 本书适合对于统计学习感兴趣的大学生、工程师阅读参考

• 510 1_ |a 10 questions to learn in statistical learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |j 问题解答

• 690 __ |a TP181-44 |v 5

• 701 _0 |a 李轩涯 |A li xuan ya |4 著

• 701 _0 |a 张暐 |A zhang wei |4 著

• 801 _0 |a CN |b 北京京城新安 |c 20210719

• 905 __ |a WFKJXY |d TP181-44/2

• 920 __ |a 4370400 |z 1