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题名/责任者:

实证机器学习/(保) 普拉门·P. 安格洛夫, 顾晓伟著 陈杰 ... [等] 译

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-118-12536-8 精装/CNY178.00

载体形态项:

xxv, 362页, 16页图版:图 (部分彩图);25cm

统一题名:

Emipirical approach to machine learning

个人责任者:

安格洛夫 (Angelov, Plamen P.) 著

个人责任者:

顾晓伟 著

个人次要责任者:

陈杰 译

个人次要责任者:

谭天乐 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

装备科技译著出版基金

题名责任附注:

题名页题: 陈杰, 谭天乐, 周春花, 钮赛赛, 赵瑜等译

出版发行附注:

本书简体中文版由Springer授权国防工业出版社独家出版发行

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书通过引入从局部到全局数据样本特性 (包括累计邻近、典型性和偏心距) 作为数据的特征, 发展一种全新的、完全数据驱动的机器学习方法, 即所谓“实证机器学习方法”。该方法可以最大程度地减少对“人工”介入的依赖, 可以从少量数据出发获得持续学习能力, 可以实现信号处理、机器视觉、异常探测等实时在线应用。全文从理论背景、理论基础、实现应用三方面进行了介绍。在文中和附录中, 还给出了各类应用实例的伪代码和MatLab代码, 便于读者尽快进入角色和开展实际应用。

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