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图书信息
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机器学习与深度学习算法基础
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| ISBN： | 9787301313473 |
定价： | ￥89.00 |
| 作者： | 贾壮著 |
出版社： | 北京大学出版社 |
| 出版时间： | 2020年09月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 391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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21
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库区4/库区7
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2026-03-21
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其它供货商库存合计
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454
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2026-03-20
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图书简介 | | 本书分为两篇，共18章。第一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯带回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。 |
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