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机器学习:贝叶斯和优化方法
| ISBN/价格： | 978-7-111-66837-4:CNY299.00 |
|---|---|
| 作品语种： | eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习/.(希)西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergions Theodoridis)著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2021.01 |
| 载体形态项： | 22,1130页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 经典原版书库 |
| 提要文摘： | 本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。 |
| 并列题名： | Machine learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 英文 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 西奥多里蒂斯 西格尔斯 (希) 著 |
| 记录来源： | CN 人天书店 20210209 |