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• 200 1_ |a 机器学习导论 |9 ji qi xue xi dao lun |e 微课视频版 |f 张旭东著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 11,401页 |d 26cm

• 300 __ |a 清华大学研究生教育教学改革项目支持

• 330 __ |a 本书对组成机器学习的基础知识和基本算法做了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用5章的篇幅对深度学习和深度强化学习做了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN网络、RNN网络和LSTM结构等深度神经网络的核心知识和结构，对于一些发展中的专题如生成对抗网络(GAN)和Transformer等也予以一定深度的介绍。对于强化学习，不仅介绍了经典表格方法，也较详细地讨论了深度强化学习。

• 510 1_ |a Introduction to machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习

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• 701 _0 |a 张旭东 |9 zhang xu dong |4 著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20230828

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