会员
机器学习
更新时间：2024-12-27 23:27:52 最新章节：后记
书籍简介
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
品牌：清华大学
上架时间：2016-01-01 00:00:00
出版社：清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
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- 会员本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法，对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法，对深度学习和强化学习进行了全面的叙述，比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构；对于强化学习，不仅介绍了经计算机20.6万字
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