书目详细信息
： 机器学习导论
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-68511-1:CNY69.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习导论/.卢官明编著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2021.08 |
| 载体形态项： | 242页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 普通高等教育人工智能专业系列教材 |
| 一般附注： | 机工教育 双色印刷 |
| 相关题名附注： | 英文题名取自封面 |
| 提要文摘： | 全书共9章, 主要内容包括: 机器学习概述、回归模型 (线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络、逻辑斯谛回归、Softmax回归等) 、k-最近邻和k-d树算法、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、集成学习 (Ada-Boost、GBDT、随机森林和极端随机树) 、聚类 (k-均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法) 、深度学习 (卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络) 。 |
| 并列题名： | Introduction to machine learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 高等教育 教材 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 卢官明 编著 |
| 记录来源： | CN 人天书店 20210926 |