书目详细信息
： 机器学习导论
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-54605-4:CNY128.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习导论/.王东著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2021 |
| 载体形态项： | xv, 468页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 本书分类介绍机器学习领域的主要模型和算法, 重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性, 帮助读者建立机器学习的基础理论功底, 为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题, 线性模型, 神经网络及深度学习, 核方法, 图模型, 无监督学习, 非参数模型, 演化学习, 强化学习, 数值优化方法等。 |
| 并列题名： | Introduction to machine learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 王东 著 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20210304 |