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• 010 __ |a 978-7-111-77225-5 |d CNY139.00

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• 200 1_ |a 统计机器学习 |A tong ji ji qi xue xi |e 原理与实践 |f (美) 理查德·M. 戈尔登著 |d = Statistical machine learning |e a unified framework |f Richard M. Golden |g 刘凯 ... [等] 译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2025.3

• 215 __ |a xiv, 362页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 304 __ |a 题名页题: 刘凯, 汪兴海, 潘耀宗, 袁建译

• 314 __ |a 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。

• 320 __ |a 有书目 (第346-362页)

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 500 10 |a Statistical machine learning : a unified framework |A Statistical Machine Learning : A Unified Framework |m Chinese

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 戈尔登 |A ge er deng |g (Golden, Richard M.) |4 著

• 702 _0 |a 刘凯 |A liu kai |4 译

• 702 _0 |a 汪兴海 |A wang xing hai |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20250331

• 905 __ |a LIB |d TP181/399