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机器学习导论(原书第2版)

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  • 日期: 2018-03-29
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标签: 机器学习

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《机器学习导论(原书第2版)》作者:[土耳其]  Ethem  Alpaydin,译者:范明  /  昝红英  /  牛常勇,2014年出版。

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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评论

gendiao
感谢分享~学习
2021-06-05 11:07:31回复
nemo250
学习一下!
2018-04-10 13:59:45回复
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