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  • 机器学习方法 李航 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 李航著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2022-03-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 李航著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2022-03-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-03-01
    • 字数:880000
    • 页数:572
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302597308
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    机器学习方法

    作  者:李航 著
    定  价:138
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2022年03月01日
    页  数:572
    装  帧:平装
    ISBN:9787302597308
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    内容简介

    机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科,也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分三篇。第一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**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;第二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。第三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。从具体例子入手,由浅入深,帮助读者直观地理解基本思路,同时从理论角度出发,给出严格的数学null

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1篇监督学习
    第1章机器学习及监督学习概论
    1.1机器学习
    1.2机器学习的分类
    1.2.1基本分类
    1.2.2按模型分类
    1.2.3按算法分类
    1.2.4按技巧分类
    1.3机器学习方法三要素
    1.3.1模型
    1.3.2策略
    1.3.3算法
    1.4模型评估与模型选择
    1.4.1训练误差与测试误差
    1.4.2过拟合与模型选择
    1.5正则化与交叉验证
    1.5.1正则化
    ……

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