MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：18
- 题名/责任者:
- 机器学习/周文安编著
- 出版发行项:
- 北京:北京邮电大学出版社,2021.8
- ISBN及定价:
- 978-7-5635-6503-0/CNY68.00
- 载体形态项:
- 207页:图;26cm
- 并列正题名:
- Machine learning
- 丛编项:
- 数据科学与大数据技术专业教材丛书/总主编吴斌
- 个人责任者:
- 周文安 编著
- 学科主题:
- 机器学习-高等学校-教材
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- 高等院校计算机类规划教材 国家新闻出版改革发展项目入库项目
- 相关题名附注:
- 英文并列题名取自封面
- 书目附注:
- 有书目 (第202-207页)
- 提要文摘附注:
- 本书全面介绍了机器学习的基本概念、经典算法和热点技术, 包括机器学习的概念与框架, 计算学习理论, 经典统计学习方法, 以及新的迁移学习、强化学习、集成学习和深度学习的概念与方法。本书内容翔实丰富、深入浅出, 既重视理论推导又结合实际应用。本书内容既考虑到本科学生入门学习的需求, 又考虑到和本专业其他课程内容的相互补充, 重点突出对机器学习的经典理论和热点技术思想的讲解。全书尽量用简单的语言、简洁的推导给出理论的阐述, 同时注意结合实际的应用, 让学生更容易理解。
- 使用对象附注:
- 本书适合作为计算机学科相关专业, 特别是数据科学与大数据技术专业本科生的专业教材
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