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• 200 1_ |a 机器学习 |9 ji qi xue xi |b 专著 |f 胡晓编著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a 246页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 普通高等教育人工智能专业系列教材

• 312 __ |a 封面英文并列题名: Machine learning

• 330 __ |a 本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章：第1章着重介绍了机器学习的基本知识；第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法（如PCA和LDA），并增加了流形学习和稀疏表征等理论；第3-8章系统介绍了传统机器学习算法，如监督学习（贝叶斯、近邻、线性模型、非线性模型和集成学习）和非监督学习（聚类）；第9、10章分别介绍了概率图模型和人工神经网络的基本理论；第11章着重讲述了强化学习的基本理论和算法。

• 510 1_ |a Machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 胡晓 |9 hu xiao |4 编著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20251214

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/399