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• 010 __ |a 978-7-111-68511-1 |d CNY69.00

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• 200 1_ |a 机器学习导论 |A ji qi xue xi dao lun |f 卢官明编著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a 242页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 普通高等教育人工智能专业系列教材 双色印刷 机工教育

• 312 __ |a 封面英文题名：Introduction to machine learning

• 330 __ |a 本书介绍了机器学习的基础理论、模型与经典方法，并适当融入了深度学习的前沿知识。全书共9章，内容包括：机器学习概述、回归模型(线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络、逻辑斯谛回归、Softmax回归等)、k-最近邻和k-d树算法、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、集成学习(Ada-Boost、GBDT、随机森林和极端随机树)、聚类(k-均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法)、深度学习(卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络)。

• 510 1_ |a Introduction to machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |x 高等教育 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 卢官明 |A lu guan ming |f (1965-) |4 编著

• 801 _0 |a CN |b LIB |c 20240605

• 905 __ |a LIB |d TP181/341