书目详细信息
： 机器学习:从公理到算法
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-47136-3:CNY80.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习/.于剑著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2017 |
| 载体形态项： | 10,231页:;+图:;+25cm |
| 丛编项： | 中国计算机学会学术著作丛书 |
| 相关题名附注： | 封底英文题名:Machine learning: from axioms to algorithms |
| 提要文摘： | 本书是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第1、2、6、8章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第3-5章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9-16章为多类问题,包括聚类、神经网络、 K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。 |
| 并列题名： | Machine learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 于剑 著 |
| 记录来源： | CN GuangHua 20180306 |