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@a机器学习@Aji qi xue xi@e从公理到算法@d= Machine learning@efrom axioms to algorithms@f于剑, 景丽萍著@zeng
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@a第2版
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@a北京@c清华大学出版社@d2025.02
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@aXIII, 253页, [2] 页图版@c图 (部分彩图)@d24cm
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@a中国计算机学会学术著作丛书@Azhong guo ji suan ji xue hui xue shu zhu zuo cong shu
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@a有书目和索引
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@a本书由两部分内容组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎, 包括第1、2、6、8章, 论述学习公理, 以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法, 包括单类、多类和多源问题。第3-5章为单类问题, 分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9-16章为多类问题, 包括聚类, 神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。第17章研究了多源数据学习问题。
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eY713=2@f1
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| 机器学习：从公理到算法= Machine learning：from axioms to algorithms/于剑, 景丽萍著.-第2版.-北京：清华大学出版社，2025.02 |
| XIII, 253页, [2] 页图版：图 (部分彩图)；24cm.-(中国计算机学会学术著作丛书) |
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| ISBN 978-7-302-68256-1：CNY88.00 |
| 本书由两部分内容组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎, 包括第1、2、6、8章, 论述学习公理, 以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法, 包括单类、多类和多源问题。第3-5章为单类问题, 分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9-16章为多类问题, 包括聚类, 神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。第17章研究了多源数据学习问题。 |
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正题名：机器学习
索取号：TP181/Y713=2
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1624511
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216245114
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自科库301/301自科库 39排3列3层/
[索取号:TP181/Y713=2]
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在馆
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