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概率机器学习,基础篇
| ISBN/价格： | 978-7-111-78496-8:CNY169.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 概率机器学习/.(美)凯文·P. 墨菲(Kevin P. Murphy)著/.余青松，江红，余靖译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2025.11 |
| 载体形态项： | 20,655页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 智能科学与技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，介绍了机器学习(包括深度学习)的理论和方法。书中涵盖了数学背景(包括线性代数和优化理论)、基础的监督学习方法(包括线性回归、逻辑回归和深度神经网络)，以及更高级的主题(包括迁移学习和无监督学习)。 |
| 并列题名： | Probabilistic machine learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 墨菲 凯文·P (美) 著 |
| 个人名称次要： | 余青松 译 |
| 个人名称次要： | 江红 译 |
| 个人名称次要： | 余靖 译 |
| 记录来源： | CN LCTBU 20260227 |