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图书信息
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机器学习:贝叶斯和优化方法:英文版:a bayesian and optimization perspective
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| ISBN： | 9787111668374 |
定价： | ￥299.00 |
| 作者： | (希)西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergions Theodoridis)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2021年01月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 22,1130页 |
装祯： | 精装 |
中图法： | TP181 |
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204
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2026-02-06
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图书简介 | | 本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。 |
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