机器学习导论

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［美］米罗斯拉夫·库巴特

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本书通过给出易操作的实践指导,采用简单的案例,激励学生讨论有兴趣的应用问题,用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想.全书主题包括贝叶斯分类器,最近邻分类器,线性和多项式分类器,决策树,神经网络以及支持向量机,且展示了如何把这些简单工具通过"提升"的方式结合起来,怎样将它们应用于更加复杂的领域,以及如何处理各种高级的实践问题.

Категории:

Engineering - Computer Technology

Година:

2016

Издание:

1

Издателство:

机械工业出版社

Език:

chinese

Страници:

325

ISBN 10:

711154868X

ISBN 13:

9787111548683

Файл:

PDF, 8.46 MB

IPFS:

,

chinese, 2016

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