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图书信息
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统计机器学习:原理与实践:a unified framework
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| ISBN： | 9787111772255 |
定价： | ￥139.00 |
| 作者： | (美)理查德·M.戈尔登(Richard M. Golden)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2025年03月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 14,362页 |
装祯： | 平装 |
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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9
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库区13/样本13/样本4/样本7
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2025-10-20
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其它供货商库存合计
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518
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2025-10-20
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图书简介 | | 本书主要介绍统计机器学习框架，该框架以基于机器学习算法获得真实数据生成过程(DGP)概率分布的最佳近似为前提。统计机器学习框架由一组核心定理支撑，能够用来分析许多常见机器学习算法对DGP的渐近性。书中通过相关机器学习案例帮助学生理解框架中的核心定理。具体来说，本书分为四部分：第一部分通过实例介绍了机器学习算法概念和描述算法的数学工具；第二部分讨论了确定性学习机的渐近行为；第三部分讨论了随机推理机和随机学习机的渐近行为；第四部分关注的是机器学习算法的泛化性能表征问题。 |
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