书籍简介:

本书介绍机器学习方法的原理及方法，同时引入了学习的计算复杂性、凸性和稳定性、PAC贝叶斯方法、压缩界等概念，以及随机梯度下降、神经元网络和结构化输出等方法。作者既讲述最重要的机器学习算法的工作原理和动机，还指出其固有的优势和缺点，是有兴趣了解机器学习理论和方法以及应用的学生和专业人员的良好教材或参考书。

书籍规格:

书籍详细信息
书名	深入理解机器学习站内查询相似图书
丛书名	计算机科学丛书
	9787111543022 如需购买下载《深入理解机器学习》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)	79.0	语种	简体中文
尺寸	19 × 26	装帧	平装
页数	397	印数	3000

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书籍信息归属:

深入理解机器学习是机械工业出版社于2016.7出版的中图分类号为 TP181 的主题关于机器学习的书籍。