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概率机器学习
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包邮 概率机器学习

作者：朱军
出版社：清华大学出版社出版时间：2023-07-01
开本： 16开 页数： 384
本类榜单：计算机/网络销量榜
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概率机器学习 版权信息

  • ISBN：9787302631842
  • 条形码：9787302631842 ; 978-7-302-63184-2
  • 装帧：平装-胶订
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
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    计算机理论

概率机器学习 本书特色

*本书以概率建模和推断为主线，系统阐述机器学习的基本原理、典型模型和算法，包括经典机器学习模型和算法、学习理论，也包括深度神经、概率图模型、深度生成模型、强化学习等前沿内容。通俗易懂，逻辑性强，可操作性好。 *简化复杂的数学证明和推导过程，并配套大量典型实例和示意图，理论与应用交错编排，图文并茂、深入浅出地阐述机器学习的基本原理、算法和应用，读者只需具备高等数学的基础知识即可阅读。 *本书是作者在二十年机器学习研究的成果上，总结讲授十余年“统计机器学习”课程的基础上编写而成的，通俗易懂，逻辑性强，可操作性好，特别适合作为机器学习的基础教材。 *本书可供理工科高等院校的高年级本科生、研究生、教师以及从事机器学习的研究人员和工程技术人员学习和参考。

概率机器学习 内容简介

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

概率机器学习 目录

基础篇 第1章 绪论 第2章 概率统计基础 第3章 线性回归模型 第4章 朴素贝叶斯分类器. 第5章 对数几率回归和广义线性模型 第6章 深度神经网络 第7章 支持向量机与核方法 第8章 聚类 第9章 降维 第10章 集成学习 第11章 学历理论 高级篇 第12章 概率图模型 第13章 变分推断 第14章 蒙特卡洛方法 第15章 高斯过程 第16章 深度生成模型 第17章 强化学习 参考文献
展开全部

概率机器学习 作者简介

朱军，清华大学计算机系Bosch AI冠名教授，IEEE Fellow，清华大学人工智能研究院副院长，曾任卡内基-梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习研究，担任国际著名期刊IEEE TPAMI副主编，担任ICML、NeurIPS、ICLR等（资深）领域主席二十余次。获中国科协求是杰出青年奖、科学探索奖、中国计算机学会自然科学一等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、ICLR国际会议杰出论文奖等。入选万人计划领军人才、中国计算机学会青年科学家、MIT TR35中国先锋者等。

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