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图书信息
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贝叶斯推理与机器学习
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| ISBN： | 9787111732969 |
定价： | ￥199.00 |
| 作者： | (英)大卫·巴伯(David Barber)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2023年10月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 23,586页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | O212;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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34
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库区4/库区7/样本4
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2026-05-03
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其它供货商库存合计
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406
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2026-05-01
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图书简介 | | 本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。 |
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