出版社:电子工业出版社
年代:2020
定价:79.0
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,主题模型和非参数贝叶斯模型,以及聚类分析、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,理解和掌握机器学习的基本原理、方法与其主要应用。本书内容丰富,着重讲解机器学习理论的推导与证明,并且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和完整性,以及方法的时效性,可读性强。
书籍详细信息 | |||
书名 | 人工智能站内查询相似图书 | ||
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 电子工业出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 79.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 23 × 17 | 装帧 | 平装 |
页数 | 印数 |