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• 200 1_ |a 机器学习与智能感知 |b 专著 |f 张宝昌等编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2023.09

• 215 __ |a 172页 |d 26cm

• 300 __ |a 高等学校智能科学与技术/人工智能专业教材

• 330 __ |a 机器学习与智能感知是人工智能的主要研究领域，也是未来的主要研究方向之一。各行各业都会应用到机器学习方法解决问题。而智能感知最为重要的研究领域之一。作者结合长期的科研经验完成了这本面向大学、研究生的专著和教材。由于机器学习算法大多数与线性代数和矩阵相关，作者认为本书读者已经掌握了基础的数学知识。本书介绍机器学习的主要原理和方法，以及最新进展。全书包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、深度网络中的正交过滤器及批量标准化技术和强化学习。。

• 333 __ |a 本书面向有一定数学基础的模式识别专业的本科生和研究生，以及有志于钻研模式识别相关领域，包括机器学习和智能感知等方向的读者

• 606 0_ |a 机器学习 |x 高等学校 |j 教材

• 606 0_ |a 人工智能 |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 张宝昌 |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20231018

• 901 __ |a 清华大学出版社

• 902 __ |a Rt1097-0336

• 962 __ |a 75014315

• 997 __ |a 可供