书籍简介:

本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、核机器、图方法、隐马尔可夫模型、贝叶斯估计、组合多学习器、增强学习以及机器学习实验的设计与分析等。

书籍规格:

书籍详细信息
书名	机器学习导论站内查询相似图书
丛书名	计算机科学丛书
	9787111521945 如需购买下载《机器学习导论》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
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)	69.0	语种	简体中文
尺寸	19 × 26	装帧	平装
页数	613	印数	3000

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书籍信息归属:

机器学习导论是机械工业出版社于2015.11出版的中图分类号为 TP181 的主题关于机器学习－研究的书籍。