昝红英
人物简介：
Ethem Alpaydin，土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学（Bogazi?i University）计算机工程系教授。他于1990年在瑞士洛桑联邦理工学院获博士学位，1991年在加州大学伯克利分校国际计算机研究所（ICS, UC Berkeley）做博士后工作；之后作为访问学者，先后在美国麻省理工学院、加州大学伯克利分校国际计算机研究所、瑞士戴尔莫尔感知人工智能研究所(IDIAP)从事研究工作。他是土耳其科学院院士，IEEE高级会员，牛津大学出版社《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier出版社《Pattern Recognition》杂志副主编。
机器学习导论（原书第2版）书籍相关信息
- ISBN：9787111453772
- 作者：范明 / [土耳其] Ethem Alpaydin / 昝红英 / 牛常勇
- 出版社：冶金工业出版社/机械工业出版社
- 出版时间：2014-4
- 页数：352
- 价格：59.00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：图灵计算机科学丛书
- 原作名：Introduction to Machine Learning
- 适合人群：数据科学家, 机器学习工程师, 算法工程师, 计算机科学学生, 研究生, 对机器学习感兴趣的程序员, 数据分析师, 教育工作者
- TAG：统计学 / 人工智能 / 数据科学 / 深度学习 / 算法 / 机器学习 / 神经网络 / 机器学习基础
- 豆瓣评分：7.4
- 更新时间：2025-05-10 06:07:56
内容简介：
全面讨论机器学习方法和技术，层次合理、叙述清晰、难度适中。
涵盖了经典的机器学习算法和理论，同时补充了近年来新出现的机器学习方法。
最佳的机器学习入门教材。
《机器学习导论（原书第2版）》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习。
《机器学习导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。
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