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• 200 1_ |a 统计方法与机器学习 |A tong ji fang fa yu ji qi xue xi |b 专著 |f 郭贵冰，姜琳颖编著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2025

• 215 __ |a 277页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 普通高等教育数据科学与大数据技术系列教材

• 330 __ |a 本书首先从机器学习中的数学基础入手，包括数据的描述存储、线性变换和特征分解、概率的基本思想、概率论和统计方法在机器学习中的应用等。其次，根据机器学习的基本概念、各种分类和路径等，较全面地给出机器学习的俯瞰图。最后，本书将视角投放到当前人工智能最火爆的深度学习领域，从神经元模型到神经网络，再到目前人人关注的大语言模型。本书通过丰富的实例和实际数据集，帮助读者深入理解各种机器学习方法的原理和应用场景。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 统计方法 |x 高等教育 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 郭贵冰 |A guo gui bing |4 编著

• 701 _0 |a 姜琳颖 |A jiang lin ying |4 编著

• 801 _0 |a CN |b HBSX |c 20250417

• 801 _2 |a CN |b O360102HST |c 20250429

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• 905 __ |a GDPTC |d TP181/472