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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： | 9787111812081 |
定价： | ￥599.00 |
| 作者： | (美)凯文·P.墨菲(Kevin P. Murphy)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年08月 |
开本： | 27cm |
| 页数： | 29,1243页 |
装祯： | 精装 |
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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61
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库区13/库区4/样本13
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2026-10-15
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其它供货商库存合计
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501
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2026-10-14
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图书简介 | | 本书是《概率机器学习(基础篇)》的进阶篇，扩展了机器学习范围，对基础篇中的各个主题进行了更深入的讨论。本书在第一部分详细介绍了所需的理论基础知识(包括概率论、统计学、图模型、信息论和优化)，在后续的部分分别讨论推理方法(包括高斯滤波和平滑、消息传递算法等)、预测模型(包括广义线性模型、深度神经网络等)、生成模型(包括变分自动编码器、自回归模型等)、潜在变量模型(包括潜在因子模型、状态空间模型等)和可用于在不确定性下做出决策的模型算法(包括决策、强化学习和因果关系等)。 |
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