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题名/责任者:

数据科学与机器学习:数学与统计方法/(澳) 迪尔克·P. 克洛泽 ... [等] 著 于俊伟, 刘楠译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-71139-1/CNY139.00

载体形态项:

xii, 393页:图;26cm

统一题名:

Data science and machine learning : mathematical and statistical methods

其它题名:

数学与统计方法

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

克洛泽 (Kroese, Dirk P.) 著

个人责任者:

波提夫 (Botev, Zdravko I.) 著

个人责任者:

泰姆勒 (Taimre, Thomas) 著

个人次要责任者:

于俊伟 译

个人次要责任者:

刘楠 译

学科主题:

数据处理

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP274

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题: (澳) 迪尔克·P. 克洛泽, 兹德拉夫科·I. 波提夫, 托马斯·泰姆勒, 拉迪斯拉夫·维斯曼著

出版发行附注:

本书中文简体字版由Dirk P. Kroese, Zdravko I. Botev, Thomas Taimre, Radislav V aisman授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

迪尔克·P. 克洛泽, 博士, 昆士兰大学数学和统计学教授。兹德拉夫科·I. 波提夫, 博士, 澳大利亚数学科学研究所数据科学和机器学习讲师。托马斯·泰姆勒, 博士, 昆士兰大学数学和统计学高级讲师。

书目附注:

有书目 (第387-393页)

提要文摘附注:

本书内容全面、严谨、翔实, 展示了现代机器学习技术背后的数学思想, 主要面向学习数据科学和机器学习课程的本科生和研究生。它首先介绍了数据的相关概念, 其次阐述了统计学习、蒙特卡罗方法、无监督学习的相关内容, 接着探讨了回归方法、正则化方法和核方法, 然后论述了分类问题与决策树和集成方法, 最后介绍了深度学习的相关内容。此外, 本书在附录中给出了相关内容的背景知识, 包含线性代数与泛函分析、多元微分与优化问题、概率与统计, 以及Python入门内容。

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