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图书信息
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机器学习方法
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| ISBN： | 9787302597308 |
定价： | ￥138.00 |
| 作者： | 李航著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2022年03月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 19,548页 |
中图法： | TP181 |
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2026-06-17
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图书简介 | | 本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分3篇。第1篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等：第2篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等；第3篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法。详细叙述各个方法的模型、策略和算法。 |
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