MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：8
- 题名/责任者:
- 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
- ISBN及定价:
- 978-7-111-68511-1/CNY69.00
- 载体形态项:
- 242页:图;26cm
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- 普通高等教育人工智能专业系列教材 机工教育
- 提要文摘附注:
- 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)。
- 使用对象附注:
- 本书可作为高等院校电子信息工程、广播电视工程、智能科学与技术、自动化、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、物联网工程等相关专业本科生的教材或教学参考书
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