动手学机器学习

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Computers - Artificial Intelligence (AI)
动手学机器学习

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张伟楠, 赵寒烨, 俞勇

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本书用四个部分系统的介绍了机器学习的基本算法及代码实现，注重理论与实践相结合：

1、机器学习基础。包括机器学习的基本概念、相关数学基础知识、方法论以及入门算法；

2、参数化模型。着重讲解线性模型与神经网络模型；

3、非参数化模型。主要讨论支持向量机以及基于决策树衍生的模型；

4、无监督模型。涵盖聚类、降维、概率图模型等方面内容。

适合对机器学习感兴趣的技术人员研读，也可作为人工智能相关课程教材使用。

カテゴリー:

Computers - Artificial Intelligence (AI)

年:

2023

出版社:

人民邮电出版社

言語:

chinese

ページ:

272

ファイル:

PDF, 83.41 MB

IPFS:

,

chinese, 2023

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