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题名/责任者:

统计机器学习:原理与实践/(美) 理查德·M. 戈尔登著 刘凯 ... [等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2025.3

ISBN及定价:

978-7-111-77225-5/CNY139.00

载体形态项:

xiv, 362页:图;24cm

统一题名:

Statistical machine learning : a unified framework

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

戈尔登 (Golden, Richard M.) 著

个人次要责任者:

刘凯 译

个人次要责任者:

汪兴海 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题: 刘凯, 汪兴海, 潘耀宗, 袁建译

责任者附注:

理查德·M. 戈尔登 (Richard M. Golden), 得克萨斯大学达拉斯分校认知科学教授, 并兼任该校电子工程系教授。

书目附注:

有书目 (第346-362页)

提要文摘附注:

本书分为四部分: 第一部分通过实例介绍了机器学习算法概念和描述算法的数学工具; 第二部分讨论了确定性学习机的渐近行为; 第三部分讨论了随机推理机和随机学习机的渐近行为; 第四部分关注的是机器学习算法的泛化性能表征问题, 包括机器学习环境概率模型仅大体正确的情况。

使用对象附注:

本书适合统计学、计算机科学、电气工程以及应用数学领域的研究生或学习兴趣较高的本科生阅读参考

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