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• 200 1_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |e 机器学习理论与方法 |f 李侃编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a xiii, 313页 |c 图 |d 25cm

• 300 __ |a 人工智能出版工程 国家出版基金项目

• 320 __ |a 有书目 (第301-313页)

• 330 __ |a 本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法, 内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展, 理解和掌握它的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富, 着重机器学习理论的推导与证明, 并通过实例进行方法的分析与比较。同时, 本书强调机器学习的系统性、完整性和时效性, 可读性强。

• 517 1_ |a 机器学习理论与方法 |A ji qi xue xi li lun yu fang fa

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 李侃 |A li kan |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20210602

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