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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:5

题名/责任者:
面向信号处理的机器学习:数据科学、算法与计算统计学/(英) 麦克斯·A. 里特尔著 张轶译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2023.5
ISBN及定价:
978-7-111-72530-5/CNY109.00
载体形态项:
281页:图;26cm
统一题名:
Machine learning for signal processing : data science, algorithms, and computational statistics
其它题名:
数据科学、算法与计算统计学
丛编项:
智能科学与技术丛书
个人责任者:
里特尔 (Little, Max A.)
个人次要责任者:
张轶
学科主题:
数字信号处理
中图法分类号:
TN911.72
出版发行附注:
本书中文简体字版由Oxford University Press授权机械工业出版社独家出版
责任者附注:
麦克斯·A. 里特尔 (Max A. Little) 伯明翰大学计算机科学学院副教授, 麻省理工学院媒体实验室客座副教授, 牛津大学纳菲尔德临床神经科学系荣誉副教授, 曾为阿斯顿大学数学教授。他是信号处理和机器学习领域的专家, 致力于将机器学习应用于数字健康领域, 研究成果具有很高的影响力, 为量化帕金森病等神经系统疾病的研究打下了基础。张轶, 四川大学计算机学院副教授、硕士生导师, 研究方向为模式识别、视觉计算和机器智能, 研究领域涉及智能监控、自动驾驶和机器人等。发表SCI期刊及会议论文30余篇, 并担任多种期刊的审稿人和部分期刊的副主编。
书目附注:
有书目 (第275-281页)
提要文摘附注:
本书将这两方面的内容有机结合, 首先介绍了相关的数学基础知识, 包括代数、集合、线性运算、概率论、图论、计算复杂度、优化等。接下来介绍信号处理的基础知识, 包括采样、统计建模、线性时不变系统、小波变换等, 同时穿插介绍机器学习的基本概念和运算, 比如回归、支持向量机、聚类、主成分分析等。在此基础上有机地将二者进行结合, 阐述了非参数模型和信号处理中的机器学习算法。
使用对象附注:
本书适合有信号处理背景, 并且有意深入学习和应用机器学习的读者阅读
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