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书目信息

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题名:
机器学习算法
    
 
作者: 莫特拉 著 ;庄福振 , 赵朋朋 译
分册:  
出版信息: 北京   机械工业出版社  2021.05
页数: 194页
开本: 26cm
丛书名: 智能科学与技术丛书
单 册:
中图分类: TP181
科图分类:
主题词: 机器学习--ji qi xue xi--算法
电子资源:
ISBN: 978-7-111-68048-2
 
 
 
 
 
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200 1  @a机器学习算法@Aji qi xue xi suan fa@f(美) 安柯·莫特拉著@d= Algorithmic aspects of machine learning@fAnkur Moitra@g庄福振, 赵朋朋译@zeng
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306    @a由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版
314    @a安柯·莫特拉, 麻省理工学院洛克威尔国际数学系副教授。庄福振, 北京航空航天大学研究员、博士生导师。赵朋朋, 苏州大学教授、博士生导师, 苏州工业园区科技领军人才, CCF高级会员。
320    @a有书目 (第184-190页) 和索引
330    @a本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识, 以此把它们关联起来。全书介绍机器学习中的重要模型和主要问题, 并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具, 包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。具体来说, 本书共8章, 内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。
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    机器学习算法/(美) 安柯·莫特拉著= Algorithmic aspects of machine learning/Ankur Moitra/庄福振, 赵朋朋译.-北京:机械工业出版社,2021.05
    194页:图;26cm.-(智能科学与技术丛书)
    华章教育
    
    ISBN 978-7-111-68048-2:CNY79.00
    本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识, 以此把它们关联起来。全书介绍机器学习中的重要模型和主要问题, 并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具, 包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。具体来说, 本书共8章, 内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。
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正题名:机器学习算法     索取号:TP181/M883         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1543591   215435919   自科库301/301自科库 39排4列4层/ [索取号:TP181/M883] 在馆    
2 1543592   215435928   自科库301/301自科库 39排4列4层/ [索取号:TP181/M883] 在馆    
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