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机器学习 版权信息
- ISBN:9787302423287
- 条形码:9787302423287 ; 978-7-302-42328-7
- 装帧:暂无
- 版次:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 印刷次数:1
- 所属分类:>
机器学习 本书特色
" 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。"
机器学习 内容简介
内容全面;结构合理;叙述清楚;深入浅出。人工智能领域中文的开山之作! 这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.
机器学习 目录
机器学习 作者简介
周志华,南京大学计算机系教授,ACM杰出科学家,IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。国家杰出青年科学基金获得者、长江学者特聘教授。先后担任多种SCI(E)期刊执行主编、副主编、副编辑、编委等。中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任,中国人工智能学会机器学习专业委员会主任,IEEE计算智能学会数据挖掘技术委员会副主席。
- 主题:慕名已久的书
今年刚刚开始专研机器学习方面的知识,在不同的平台上看到绝大多数对本书的好评,在中途网上购了这本慕名已久的书。因为我备注的“好好包装,不要有折损”,收到书时确实看到塑料薄膜外再加一层尼龙袋,确实看得到他们的用心。书皮稍微有点褶皱,不过问题不大,翻开书,纸质也是很好,笔墨非常清晰。希望在接下来的时间内好好看看机器学习的内容。
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