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• 005 20240925135100.0

• 010 __ |a 978-7-111-72530-5 |d CNY109.00

• 100 __ |a 20230603d2023 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

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• 200 1_ |a 面向信号处理的机器学习 |A mian xiang xin hao chu li de ji qi xue xi |e 数据科学、算法与计算统计学 |f (英) 麦克斯·A. 里特尔著 |d = Machine learning for signal processing |e data science, algorithms, and computational statistics |f Max A. Little |g 张轶译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023.5

• 215 __ |a 281页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu

• 306 __ |a 本书中文简体字版由Oxford University Press授权机械工业出版社独家出版

• 314 __ |a 麦克斯·A. 里特尔 (Max A. Little) 伯明翰大学计算机科学学院副教授, 麻省理工学院媒体实验室客座副教授, 牛津大学纳菲尔德临床神经科学系荣誉副教授, 曾为阿斯顿大学数学教授。他是信号处理和机器学习领域的专家, 致力于将机器学习应用于数字健康领域, 研究成果具有很高的影响力, 为量化帕金森病等神经系统疾病的研究打下了基础。张轶, 四川大学计算机学院副教授、硕士生导师, 研究方向为模式识别、视觉计算和机器智能, 研究领域涉及智能监控、自动驾驶和机器人等。发表SCI期刊及会议论文30余篇, 并担任多种期刊的审稿人和部分期刊的副主编。

• 320 __ |a 有书目 (第275-281页)

• 330 __ |a 本书将这两方面的内容有机结合, 首先介绍了相关的数学基础知识, 包括代数、集合、线性运算、概率论、图论、计算复杂度、优化等。接下来介绍信号处理的基础知识, 包括采样、统计建模、线性时不变系统、小波变换等, 同时穿插介绍机器学习的基本概念和运算, 比如回归、支持向量机、聚类、主成分分析等。在此基础上有机地将二者进行结合, 阐述了非参数模型和信号处理中的机器学习算法。

• 333 __ |a 本书适合有信号处理背景, 并且有意深入学习和应用机器学习的读者阅读

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 500 10 |a Machine learning for signal processing : data science, algorithms, and computational statistics |A Machine Learning For Signal Processing : Data Science, Algorithms, And Computational Statistics |m Chinese

• 517 1_ |a 数据科学、算法与计算统计学 |A shu ju ke xue 、suan fa yu ji suan tong ji xue

• 606 0_ |a 数字信号处理 |A shu zi xin hao chu li

• 690 __ |a TN911.72 |v 5

• 701 _1 |a 里特尔 |A li te er |g (Little, Max A.) |4 著

• 702 _0 |a 张轶 |A zhang yi |4 译

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20240925

• 905 __ |a GDPTC |d TN911.72/68