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现代机器学习 版权信息
- ISBN:9787560663265
- 条形码:9787560663265 ; 978-7-5606-6326-5
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
现代机器学习 本书特色
本书是学术大咖焦李成老师组织策划的人工智能前沿技术系列丛书之一。本书在介绍经典机器学习方法的同时,对近年来新兴的现代机器学习方法的理论、发展与应用进行全面介绍,以使读者在学习经典机器学习算法的同时掌握机器学习*新的趋势与发展,在了解机器学习基础理论的基础上,能够持续关注机器学习领域的*新发展与趋势,这也是本书整体内容安排与章节安排的基础。
现代机器学习 内容简介
本书作为机器学习入门、进阶与本硕博贯通式培养教材, 系统论述了机器学习研究的基本内容、概念、算法、应用以及*新发展。本书共18章, 分为经典机器学习方法和现代机器学习方法两大部分。经典机器学习方法部分为第1-10章, 内容分别为机器学习概述、数学基础知识、线性回归与分类模型、特征提取与选择、决策树与集成学习、支持向量机、贝叶斯决策理论、神经网络、聚类方法和半监督学习等 ; 现代机器学习方法部分为第11-18章, 内容涵盖了近年来新兴的与不断发展的前沿算法, 如深度学习、深度强化学习、生成对抗网络、胶囊网络、图卷积神经网络、自监督学习、迁移学习以及自动机器学习等。
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