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  • 正版新书]机器学习原理与应用杜世强 著9787523601860
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    • 作者: 杜世强 著著 | 杜世强 著编 | 杜世强 著译 | 杜世强 著绘
    • 出版社: 中国科学技术出版社
    • 出版时间:2023-04-01
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    • 作者: 杜世强 著著| 杜世强 著编| 杜世强 著译| 杜世强 著绘
    • 出版社:中国科学技术出版社
    • 出版时间:2023-04-01
    • 版次:1
    • 字数:260000
    • 页数:198
    • 开本:16开
    • ISBN:9787523601860
    • 版权提供:中国科学技术出版社
  • 作者: 杜世强 著
  • 著: 杜世强 著
  • 装帧: 平装
  • 印次: 暂无
  • 定价: 79
  • ISBN: 9787523601860
  • 出版社: 中国科学技术出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-04-01
  • 页数: 198
  • 外部编号: 党庄A52142
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1 章绪论1.1 人工智能1.2 机器学习1.3 深度学习1.4 Pytorch简介第2 章回归分析2.1 引言2.2 回归分析2.3 本章小结2.4 习题第3 章决策树3.1 引言3.2 案例3.3 决策树3.4 案例求解3.5 本章小结3.6 习题第4 章贝叶斯分类器4.1 引言4.2 案例4.3 理论介绍4.4 案例求解4.5 本章小结4.6 习题第5 章人工神经网络5.1 引言5.2 案例5.3 多层感知机5.4 案例求解5.5 本章小结5.6 习题第6章支持向量机6.1 引言6.2 支持向量机6.3 案例求解6.4 本章小结6.5 习题第7 章聚类7.1 引言7.2 聚类任务7.3 性能度量7.4 原型聚类7.5 层次聚类7.6 习题第8 章降维8.1 引言8.2 案例8.3 主成分分析8.4 线性判别分析8.5 案例求解8.6 本章小结8.7 习题第9 章深度卷积网络9.1 引言9.2 案例9.3 图像分类模型9.4 案例求解9.5 本章小结9.6 习题第10章生成对抗网络10.1 引言10.2 生成对抗网络原理10.3 损失函数10.4 案例分析10.5 本章小结10.6 习题第11章对比学习11.1 引言11.2 问题11.3 对比学习11.4 案例求解11.5 本章小结11.6 习题第12章强化学习12.1 引言12.2 案例12.3 强化学习12.4 案例求解12.5 本章小结12.6 习题参考答案附录一矩阵相关知识附录二概率论相关知识参考文献

    杜世强,男,汉族,博士,1981年2月生,西北民族大学数学与计算机科学学院副教授,数据科学与大数据技术专业负责人,硕士生导师,国家自然基金面上项目函评专家,IEEE会员、中国计算机学会会员、中国图像图形学会会员,IEEE?Transactions?on?Cybernetics(SCI?1区)、IEEE?Access(SCI?2区)等多个国内外期刊审稿人。2014.09-2017.06就读于兰州大学信息科学与工程学院并获理学博士学位。曾于2013年访问美国犹他州立大学、2019-2020年访问意大利摩德纳雷焦艾米利亚大学,研究方向为机器学习、图像处理与神经网络。近几年来,研究成果发表于《Knowledge-Based?Systems》(SCI?1区)、《Neurocomputing》(SCI?2区)、《吉林大学学报》和《山东大学学报》等国内外学术刊物共计30多篇,其中一作SCI?1区论文1篇、SCI?2区论文4篇。

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