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冶金工业出版社/机械工业出版社
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机器学习 (英文版)书籍相关信息
- ISBN：9787111565260
- 作者：Sergios Theodoridis
- 出版社：冶金工业出版社/机械工业出版社
- 出版时间：2017-4-1
- 页数：1050
- 价格：269元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：经典原版书库
- 原作名：Machine Learning
- 适合人群：数据科学家, 机器学习工程师, 计算机科学学生, 算法爱好者, 研究人员, 程序员, 对机器学习有浓厚兴趣的人
- TAG：数学基础 / 人工智能 / 数据科学 / 深度学习 / 编程实践 / 算法理论 / 统计学习 / 机器学习算法
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
- 更新时间：2025-05-08 23:32:20
内容简介：
本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中，经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等，新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系，各章内容相对独立，物理推理、数学建模和算法实现精准且细致，并辅以应用实例和习题。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。
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