书目信息 |
| 题名: |
贝叶斯推理与机器学习
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| 作者: | 巴伯 著 ;徐增林 译 | |
| 分册: | ||
| 出版信息: | 北京 机械工业出版社 2023.10 |
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| 页数: | xxiii, 586页, [12] 页图版 | |
| 开本: | 26cm | |
| 丛书名: | 智能科学与技术丛书 | |
| 单 册: | ||
| 中图分类: | O212 , TP181 | |
| 科图分类: | ||
| 主题词: | 贝叶斯推断--bei ye si tui duan , 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源: | ||
| ISBN: | 978-7-111-73296-9 | |
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| 200 | 1 | @a贝叶斯推理与机器学习@Abei ye si tui li yu ji qi xue xi@f(英) 大卫·巴伯著@d= Bayesian reasoning and machine learning@fDavid Barber@g徐增林译@zeng |
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| 306 | @a本书原版由剑桥大学出版社出版 本书简体字中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版 | |
| 314 | @a大卫·巴伯, (David Barber), 伦敦大学学院计算机系教授, 研究兴趣是概率建模和推理及其应用。他目前担任伦敦大学学院人工智能中心主管, 该中心旨在开发下一代人工智能技术。徐增林, 哈尔滨工业大学 (深圳) 计算机科学与技术学院教授、博士生导师, 国家青年特聘专家。主要研究兴趣为机器学习及其在社交网络分析、计算机视觉、自然语言处理、健康信息学、网络空间安全等方面的应用。 | |
| 320 | @a有书目 (第573-586页) | |
| 330 | @a本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习, 涉及基本概念、理论推导和直观解释, 涵盖各种实用的机器学习算法, 包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。 | |
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| 贝叶斯推理与机器学习/(英) 大卫·巴伯著= Bayesian reasoning and machine learning/David Barber/徐增林译.-北京:机械工业出版社,2023.10 |
| xxiii, 586页, [12] 页图版:图 (部分彩图);26cm.-(智能科学与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-73296-9:CNY199.00 |
| 本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习, 涉及基本概念、理论推导和直观解释, 涵盖各种实用的机器学习算法, 包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。 |
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正题名:贝叶斯推理与机器学习
索取号:O212/B013
 
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