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- 010 __ |a 978-7-302-59730-8 |d CNY138.00
- 100 __ |a 20220629d2022 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 机器学习方法 |9 ji qi xue xi fang fa |b 专著 |f 李航著
- 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022
- 215 __ |a 19,548页 |c 图 |d 26cm
- 330 __ |a 本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分3篇。第1篇介绍监督学习的主要方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等:第2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、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等;第3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、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法,详细叙述各个方法的模型、策略和算法。
- 701 _0 |a 李航 |c (人工智能) |9 li hang |4 著
- 801 _0 |a CN |b YNNI |c 20240113
- 905 __ |a YNNI |d TP181/4020