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机器学习:从线性回归到大模型
| ISBN/价格： | 978-7-301-36423-9:CNY52.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习/.董岩编著 |
| 出版发行项： | 北京:,北京大学出版社:,2025.08 |
| 载体形态项： | 246页:;+图:;+23cm |
| 一般附注： | 北京理工大学“十四五”规划教材 |
| 提要文摘： | 本书覆盖线性回归、岭回归、Lasso、Logistic回归等经典线性模型，决策树、随机森林、GBDT、XGBoost等集成方法，BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型，以及基于Transformer的大语言模型(如BERT和GPT)。此外，书中还介绍因果推断方法、模型可解释性工具(如SHAP)与迁移学习等前沿技术，强调跨学科融合，关注算法应用场景. |
| 并列题名： | Machine learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 高等学校 教材 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 董岩 编著 |
| 记录来源： | CN LCTBU 20251029 |