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图书信息
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机器学习:贝叶斯和优化方法:a bayesian and optimization perspective:英文版
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| ISBN： | 9787111565260 |
定价： | ￥269.00 |
| 作者： | (希)西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios theodoridis)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2017年04月 |
版次： | 影印版 |
| 开本： | 25cm |
页数： | 18,1050页 |
| 装祯： | 精装 |
中图法： | TP181 |
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2026-04-02
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图书简介 | | 本书对所有主要的机器学习方法和最新研究趋势进行了深入探索，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中，经典方法包括平均/最小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等。 |
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