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- 010 __ |a 978-7-5192-9570-7 |d CNY129.00
- 200 1_ |a Machine learning an algorithmic perspective |b 专著 |f Stephen Marsland[著]
- 210 __ |a 北京 |c 世界图书出版有限公司北京分公司 |d 2022.08
- 215 __ |a 20,437页 |d 24cm
- 330 __ |a 本书是一部介绍机器学习算法的书籍。本书在阐述与机器学习的数学和统计学理论的同时，提供了相关的编程实践和实验。第2版新增了深度信念网络和高斯过程的章节、卡尔曼滤波器和粒子滤波器的附加讨论，对支持向量机的内容进行修订，并且对代码进行改进。目录：前言、预先准备、神经元、神经网络和线性判别、多层感知器、径向基函数和样条、降维、概率学习、支持向量机、优化和搜索、进化学习、强化学习、特征树学习、集成学习、非监督学习、马尔科夫链蒙特卡洛方法、图模型、对称权值和深度置信网络、高斯过程。