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机器学习导论

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  • I S B N :978-7-111-54868-3
  • 条码书号:9787111548683
  • 上架日期:2016/11/9
  • 出版日期:2016/11/9
  • 版       次:1-3
  • 出 版 社:机械工业出版社
  • 丛 书 名:
  • 页     数:309    
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详情描述

内容简介

这本书通过给出易操作的实践指导、采用简单的例子、激励学生讨论有趣的应用问题,用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想。本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。后面的章节展示了如何把这些简单工具通过“提升”(boosting)的方式结合起来,怎样将它们应用于更加复杂的领域,以及如何处理各种高级的实践问题。其中有一章介绍了广为人知的遗传算法。

目       录

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前       言

目前,机器学习慢慢走向成熟。你可能觉得这只是老生常谈,请让我做一个详细说明。

人们希望机器某一..

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作者简介

[美]米罗斯拉夫·库巴特

〔美] 米罗斯拉夫·库巴特



美国迈阿密大学教授,从事机器学习教学和研究超过25年。他已发表100余篇经过同行评审的论文,与人合编了两本著作,是近60个会议和研讨会的程序委员会委员,并担任3本学术刊物的编委。他在两个方面的前沿研究上得到了广泛赞誉:时变概念的归纳学习和在非平衡训练集上的学习。此外,在多标签样例上的归纳学习、层次组织的类别上的归纳学习、遗传算法、神经网络的初始化等问题上,他也做出了很多贡献。

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编辑荐语

人工智能专家米罗斯拉夫•库巴特教授25年倾心打造
系统解读了有关机器学习的14个方面,快速读懂机器学习
全面揭开机器学习的奥秘
本书系统全面,既可以自学又可以作为研究参考。既道出了机器学习的前世今生,又展望了发展的未来,让道听途说的信息止于智者。全面讨论机器学习方法和技术,层次合理、叙述清晰、难度适中。涵盖了经典的机器学习算法和理论,同时补充了近年来新出现的机器学习方法。

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