书目信息 |
题名: |
机器学习
|
|
作者: | 于剑 , 景丽萍 著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 清华大学出版社 2025.02 |
|
页数: | XIII, 253页, [2] 页图版 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | 中国计算机学会学术著作丛书 | |
单 册: | ||
中图分类: | TP181 | |
科图分类: | ||
主题词: | 机器学习--ji qi xue xi | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-302-68256-1 |
000 | 01393nam 2200301 450 | |
001 | 90549 | |
005 | 20250815203236.79 | |
010 | @a978-7-302-68256-1@dCNY88.00 | |
100 | @a20250324d2025 em y0chiy50 ea | |
101 | 0 | @achi |
102 | @aCN@b110000 | |
105 | @aaf a 001yy | |
106 | @ar | |
200 | 1 | @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 |
205 | @a第2版 | |
210 | @a北京@c清华大学出版社@d2025.02 | |
215 | @aXIII, 253页, [2] 页图版@c图 (部分彩图)@d24cm | |
225 | 2 | @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 |
320 | @a有书目和索引 | |
330 | @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。 | |
410 | 0 | @12001 @a中国计算机学会学术著作丛书 |
510 | 1 | @aMachine learning@efrom axioms to algorithms@zeng |
606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi |
690 | @aTP181@v5 | |
701 | 0 | @a于剑@Ayu jian@4著 |
701 | 0 | @a景丽萍@Ajing li ping@4著 |
801 | 0 | @aCN@c20250909 |
905 | @a河南城建学院图书馆@dTP181@eY713=2@f1 | |
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) |
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。 |
● |
相关链接 |
![]() |
![]() |
![]() |
正题名:机器学习
索取号:TP181/Y713=2
 
预约/预借
序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
1 | 1624511 | 216245114 | 自科库301/ [索取号:TP181/Y713=2] | 在馆 |