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题名/责任者:

Machine learning:a bayesian and optimization perspective:贝叶斯和优化方法/Sergios Theodoridis/(希) 西格尔斯·西奥多里蒂斯著

版本说明:

英文版

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-66837-4 精装/CNY299.00

载体形态项:

xxii, 1130页:图;24cm

并列正题名:

机器学习:贝叶斯和优化方法

其它题名:

a bayesian and optimization perspective

丛编项:

经典原版书库

个人责任者:

西奥多里蒂斯 (Theodoridis, Sergions) 著

学科主题:

机器学习-英文

中图法分类号:

TP181

版本附注:

原书第2版

出版发行附注:

由ELSEVIER LTD.授权出版

书目附注:

有书目和索引

提要文摘附注:

本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索, 新版重写了关于神经网络和深度学习的章节, 并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识, 包括均方、最小二乘和最大似然方法, 以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术, 包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。

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