书目详细信息
： 机器学习:算法背后的理论与优化
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-51718-4:CNY69.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习/.史春奇，卜晶祎，施智平著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2019 |
| 载体形态项： | 13,185页:;+照片:;+26cm |
| 一般附注： | 中外学者论 |
| 提要文摘： | 本书针对机器学习领域中常见的一类问题——有监督学习，从入门、进阶、深化三个层面由浅入深地进行了讲解。三个层面包括基础入门算法、核心理论及理论背后的数学优化。入门部分用以逻辑回归为代表的广义线性模型为出发点，引入书中所有涉及的知识点；进阶部分的核心理论涵盖了经验风险最小、结构风险最小、正则化及统一的分类边界理论；深化部分的数学优化则主要包括最大熵原理、拉格朗日对偶等理论在数学上的推导，以及对模型求解的主流最优化方法的探讨等。 |
| 题名主题： | 机器学习 算法 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 史春奇 著 |
| 个人名称等同： | 卜晶祎 著 |
| 个人名称等同： | 施智平 著 |
| 记录来源： | CN SDL 20210525 |