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图书信息
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概率机器学习:基础篇
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| ISBN： | 9787111784968 |
定价： | ￥169.00 |
| 作者： | (美)凯文·P.墨菲(Kevin P. Murphy)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2025年11月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 20,655页 |
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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49
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库区13/库区7/样本13
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2026-04-26
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其它供货商库存合计
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500
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2026-04-24
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图书简介 | | 本书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，详细地介绍了机器学习(包括深度学习)。书中涵盖了数学背景(包括线性代数和优化)、基本监督学习(包括线性回归、逻辑回归和深度神经网络)，以及更高级的主题(包括迁移学习和无监督学习)。章节末尾的练习让读者能够应用所学知识，附录则涵盖了符号说明。本书不仅仅是一个简单的更新版本，更是一本全新的著作，反映了自2012年以来机器学习领域的巨大发展，尤其是深度学习方面的进展。此外，本书还配有在线Python代码，使用了scikit-learn、JAX、PyTorch和TensorFlow等库，几乎可以重现书中的所有图表。这些代码不需要本地安装，它们可以在云端笔记本中运行，这为书中讨论的理论主题提供了实用的补充。 |
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