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• 010 __ |a 978-7-301-31347-3 |d CNY89.00

• 100 __ |a 20200924d2020 em y0chiy50 ea

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• 200 1_ |a 机器学习与深度学习算法基础 |A ji qi xue xi yu shen du xue xi suan fa ji chu |f 贾壮著

• 210 __ |a 北京 |c 北京大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 391页 |c 图 |d 26cm

• 312 __ |a 英文题名取自封面

• 314 __ |a 贾壮, 清华大学自动化系硕士, 模式识别与智能系统专业。

• 330 __ |a 本书分为两篇, 共18章。第一篇为经典机器学习模型, 主要介绍常用的机器学习经典模型, 包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯带回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法, 剖析神经网络的基本要素, 并介绍常用的深度学习模型, 包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。

• 510 1_ |a Machine learning deep learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 贾壮 |A jia zhuang |4 著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20210901

• 905 __ |a WFKJXY |d TP181/160

• 920 __ |a 4370400 |z 1