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正版 深度核机器学习技术及应用 刘冰,尹洪涛,付平主编 北京工
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第1章绪论
1.1机器学习中学习的含义
I-2机器学习问题的一般描述
l_3机器学习的实现
1.4学习的基本形式
1.5学习在数据降维上的应用
第2章机器学习基础理论
2.1线性回归分析
2.2贝叶斯分类器
2-3聚类分析
2.4决策树
2.5神经网络
2.6深度学习
2.7隐马尔可夫模型
2.8强化学习
2 9集成式学习
2.10关联学习
第3章支持向量机与多核学习理论
3.1 支持向量机
3.2核学习的数学基础
3.3 多核学习-
.......
本书以深度核机器学习技术为对象, 介绍了支持向量机技术、多核学习技术和深度学习技术的相关内容, 包括基本原理、主流算法形式、参数设计策略及相应的实验分析等, 并结合图像特征提取和遥感图像目标识别等场景阐述了先进机器学习的典型应用案例。
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