书籍简介:

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。本书还通过大量的应用实例，阐述了机器学习技术的许多应用技巧。每章结尾对相关机器学习工作都进行了历史简评，并附有练习、思考题和上机实验。

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	机器学习系列
	9787111605812 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)	89.0	语种	简体中文
尺寸	24 × 19	装帧	平装
页数	344	印数	4000

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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2018.8出版的中图分类号为 TP181 的主题关于机器学习－高等学校－教材的书籍。