MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：11
- 题名/责任者:
- 机器学习:工程师和科学家的第一本书/(瑞典) 安德里亚斯·林霍尔姆 ... [等] 著 汤善江, 于策, 孙超等译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-111-75369-8/CNY109.00
- 载体形态项:
- x, 265页, [20] 页图版:图 (部分彩图);26cm
- 并列正题名:
- Machine learning:a first course for engineers and scientists
- 其它题名:
- 工程师和科学家的第一本书
- 丛编项:
- 智能科学与技术丛书
- 个人责任者:
- 林霍尔姆 (Lindholm, Andreas) 著
- 个人责任者:
- 瓦尔斯特伦 (Wahlstrom, Niklas) 著
- 个人责任者:
- 林斯滕 (Lindsten, Fredrik) 著
- 个人次要责任者:
- 汤善江 译
- 个人次要责任者:
- 于策 译
- 个人次要责任者:
- 孙超 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- CMP BOOKS CAMBRIDGE
- 题名责任附注:
- 著者还有: 尼克拉斯·瓦尔斯特伦 (Niklas Wahlstrom), 弗雷德里克·林斯滕 (Fredrik Lindsten), 托马斯·B. 舍恩 (Thomas B. Schon)
- 出版发行附注:
- 剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版 限中国大陆发行
- 提要文摘附注:
- 本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法，包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等)，以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念(例如损失函数、zuida似然、偏差－方差分解、核和贝叶斯方法)，同时介绍常规的实用工具(例如正则化、交叉验证、评估指标和优化方法)，本书始终将关注点放在基础知识上。最后两章为解决现实世界中有监督的机器学习问题和现代机器学习的伦理问题提供了实用建议。
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