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图书信息
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概率机器学习:进阶篇
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| ISBN： | 9787111796350 |
定价： | ￥299.00 |
| 作者： | (美)凯文·P.墨菲(KevinP. Murphy)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年03月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 27,1043页 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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68
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库区4/库区7/样本4
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2026-06-04
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其它供货商库存合计
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500
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2026-06-04
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图书简介 | | 本书作为下卷进阶篇，进一步拓展了机器学习的研究范畴，聚焦更具挑战性的问题，力求对机器学习各主题展开更为深入的探讨。进阶篇主要分为六个部分：第一部分主要讨论机器学习所涉及的数学知识，包括概率论、统计学、图模型、信息论以及优化；第二部分主要讨论机器学习的推理算法，包括高斯滤波与平滑、消息传递算法、变分推理、蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法以及序列蒙特卡罗方法；第三部分主要讨论机器学习的预测算法，包括广义线性模型、深度神经网络、贝叶斯神经网络、高斯过程以及非独立同分布的假设；第四部分主要讨论机器学习的生成算法，包括变分自动编码器、自回归模型、归一化流、基于能量的模型、扩散模型以及生成式对抗性网络；第五部分主要讨论机器学习的发现方法，包括潜在因子模型、状态空间模型、图学习、非参数化贝叶斯模型、表征学习以及可解释性；第六部分主要讨论机器学习的行为算法，包括不确定性决策、强化学习以及因果关系。 |
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