机读格式显示(MARC)

• 000 01586nam 2200313 450

• 001 0000483952

• 005 20250317145200.0

• 010 __ |a 978-7-302-66865-7 |d CNY75.00

• 100 __ |a 20240809d2024 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 机器学习与推理 |A ji qi xue xi yu tui li |f 俞成浦, 陈文颉, 邓方编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2024

• 215 __ |a xi, 313页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材 |A mian xiang xin gong ke de dian gong dian zi xin xi ji chu ke cheng xi lie jiao cai

• 300 __ |a 教育部高等学校电工电子基础课程教学指导分委员会推荐教材

• 320 __ |a 有书目 (第312-313页)

• 330 __ |a 本书主要内容分成两篇。第一篇主要介绍机器学习的主要理论和方法, 包括统计决策方法、监督学习方法、无监督学习方法、深度学习方法和近似推理方法。除了总结经典算法之外, 第一篇还介绍了最新的集成学习方法 (如迁移学习、终身学习和元学习) 和深度学习方法 (如图神经网络、深度信念网络和深度生成网络), 使学生能够掌握机器学习专业方向的前沿理论知识。第二篇主要介绍模型推理的主要理论与方法, 包括静态统计模型、概率图模型、马尔可夫模型以及马尔可夫决策过程。在模型知识的驱动下, 第二篇聚焦控制领域的状态估计、系统辨识和马尔可夫决策, 形成更具理论深度的高层次学习内容。

• 410 _0 |1 2001 |a 面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 俞成浦 |A yu cheng pu |4 编著

• 701 _0 |a 陈文颉 |A chen wen jie |4 编著

• 701 _0 |a 邓方 |A deng fang |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20241216

• 905 __ |a LJUZC |d TP181/492

• 920 __ |a 222016 |z 1