机器学习基础

机器学习基础

(美) 梅尔亚·莫里 (Mehryar Mohri) , 等著

出版社:机械工业出版社

年代:2019

定价:49.0

书籍简介:

本书从概率近似正确(PAC)理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法,包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等丰富的内容。此外,附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。本书重在介绍典型算法的理论支撑并指出算法在实际应用中的关键点,注重理论细节与证明过程,可作为高等院校机器学习、统计学等课程的教材,或作为相关领域研究人员的参考读物。

书籍规格:

书籍详细信息
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丛书名智能科学与技术丛书
9787111622185
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出版地北京出版单位机械工业出版社
版次1版印次1
定价(元)49.0语种简体中文
尺寸19 × 26装帧平装
页数 256 印数 5000

书籍信息归属:

机器学习基础是机械工业出版社于2019.5出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。