MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：19
- 题名/责任者:
- 动手学机器学习/张伟楠, 赵寒烨, 俞勇著
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2023.8
- ISBN及定价:
- 978-7-115-61820-7/CNY89.80
- 载体形态项:
- 272页, [4] 页图版:图 (部分彩图);26cm
- 并列正题名:
- Hands on machine learning
- 丛编项:
- 新一代人工智能实战型人才培养系列教程
- 个人责任者:
- 张伟楠 著
- 个人责任者:
- 赵寒烨 著
- 个人责任者:
- 俞勇 著
- 学科主题:
- 机器学习-教材
- 中图法分类号:
- TP181-43
- 中图法分类号:
- TP181
- 责任者附注:
- 张伟楠, 上海交通大学副教授, 博士生导师, ACM班机器学习、强化学习课程授课教师。主要研究强化学习、数据挖掘、知识图谱、深度学习以及这些技术在推荐系统、游戏智能、机器人控制等场景中的应用, 累计发表国际期刊和会议论文180余篇。赵寒烨, 上海交通大学APEX数据与知识管理实验室博士生, 师从张伟楠副教授, 研究方向为强化学习、机器学习。以第一作者身份在人工智能顶级国际会议NeurIPS上发表论文, 并参与多本机器学习相关教材的编写。俞勇, 上海交通大学ACM班创始人, 国家级教学名师, 上海交通大学特聘教授。2018年创办伯禹人工智能学院, 在上海交通大学ACM班人工智能专业课程体系的基础上, 对人工智能课程体系进行创新, 致力于培养卓越的人工智能算法工程师和研究员。
- 提要文摘附注:
- 本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现, 是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分: 第一部分为机器学习基础, 介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法; 第二部分为参数化模型, 讲解线性模型、神经网络等算法; 第三部分为非参数化模型, 主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种; 第四部分为无监督模型, 涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。
- 使用对象附注:
- 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读, 同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材
全部MARC细节信息>>