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机器学习方法.四,强化学习
| ISBN/价格： | 978-7-302-69646-9:CNY49.50(全4册CNY198.00) |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习方法/.李航著 |
| 版本项： | 第2版 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2025.07 |
| 载体形态项： | 598-731页:;+图:;+26cm |
| 提要文摘： | 机器学习是以概率论、统计学、信息论、最优化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分4 篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括线性回归、感知机、支持向量机、最优熵模型与逻辑斯谛回归、提升法、隐马尔可夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、EM算法、潜在语义分析、潜在狄利克雷分配等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、扩散模型、生成对抗模型等。第四篇介绍强化的主要方法，包括马尔可夫决策、多臂老虎机、近端策略优化、深度Q网络等。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 李航 著 |
| 记录来源： | CN LCTBU 20251009 |