机读格式显示(MARC)
- 010 __ |a 978-7-111-60581-2 |d 79
- 100 __ |a 20230506d2023 ekmy0chiy50 ea
- 200 0_ |a 机器学习导论 |f (美)米罗斯拉夫·库巴特(Miroslav Kubat)著
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2018.09
- 330 __ |a 本书是一本浅显易懂的机器学习入门教材，它以理论与实际相结合的方式全面地涵盖了主流的机器学习理论与技术。全书共17章，介绍了贝叶斯分类器、最近邻分类器、线性与多项式分类器、人工神经网络、决策树、基于规则集的分类器、遗传算法等经典的机器学习方法，对计算学习理论、性能评估、统计显著性等进行了讨论。讲解了集成学习、多标签学习、无监督学习和强化学习等重要的机器学习领域。