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• 200 1_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |f 胡晓编著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024.10

• 215 __ |a 246页, 11页图版 |c 图 (部分彩图) |d 26cm

• 225 2_ |a 普通高等教育人工智能专业系列教材 |A pu tong gao deng jiao yu ren gong zhi neng zhuan ye xi lie jiao cai

• 300 __ |a 新形态 立体化 双色印刷

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书共11章: 第1章着重介绍了机器学习的基本知识; 第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法 (如PCA和LDA), 并增加了流形学习和稀疏表征等理论; 第3-8章系统介绍了传统机器学习算法, 如监督学习 (贝叶斯、最近邻、线性模型、非线性模型和集成学习) 和非监督学习 (聚类); 第9、10章分别介绍了概率图模型和人工神经网络的基本理论; 第11章着重讲述了强化学习的基本理论和算法。

• 333 __ |a 本书既可作为高等院校本科和研究生人工智能、控制工程、信息处理和智能制造等相关专业的课程教材, 也可作为信息系统开发人员的技术参考书

• 410 _0 |1 2001 |a 普通高等教育人工智能专业系列教材

• 510 1_ |a Machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 胡晓 |A hu xiao |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20241111

• 905 __ |a LIB |d TP181/304