返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:
本店所有商品

  • [M]机器学习的算法分析和实践-9787302641520
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: 孙健著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2023-10-01 00:00:00
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    儒源图书专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 孙健著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2023-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-10-01
    • 页数:0
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302641520
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社
    本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者阅读。
    机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。
    机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最快捷的办法还是带着机器学习的具体问题来掌握背后的数学原理。因为线性代数和概率理论使用较多,本书在最后两章集中把重要的一些概率论和线性代数的内容加以介绍,如果有需要的同学可以参考。另外,学习任何知识,动手练习加深理解的优选方法,所以本书的每一章都配备了习题供大家实践和练习。

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购