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图书信息
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机器学习导论
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| ISBN： | 9787111685111 |
定价： | ￥69.00 |
| 作者： | 卢官明编著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2021年08月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 242页 |
中图法： | TP181 |
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426
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2026-10-16
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图书简介 | | 全书共9章，主要内容包括：机器学习概述、回归模型(线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络、逻辑斯谛回归、Softmax回归等)、k-最近邻和k-d树算法、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、集成学习(Ada-Boost、GBDT、随机森林和极端随机树)、聚类(k-均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法)、深度学习(卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络)。 |
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