书目信息 |
| 题名： |
统计学习理论与方法
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| 作者： | 左飞 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2020.06 |
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| 页数： | 383页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 人工智能科学与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 统计--tong ji--机器学习 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-53088-6 | |
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| 330 | @a本书从统计学观点出发, 以数理统计为基础, 全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归 (线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归, 以及LASSO等) 、分类 (感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等) 、聚类 (K均值、EM算法、密度聚类等) 、蒙特卡洛采样 (拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等) 、降维与流形学习 (SVD、PCA和等) , 以及概率图模型基础等话题。 | |
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| 统计学习理论与方法：R语言版= Statistical learning theory and practice：using R/左飞著.-北京：清华大学出版社，2020.06 |
| 383页：图；26cm.-(人工智能科学与技术丛书) |
| ISBN 978-7-302-53088-6：CNY79.00 |
| 本书从统计学观点出发, 以数理统计为基础, 全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归 (线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归, 以及LASSO等) 、分类 (感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等) 、聚类 (K均值、EM算法、密度聚类等) 、蒙特卡洛采样 (拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等) 、降维与流形学习 (SVD、PCA和等) , 以及概率图模型基础等话题。 |
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正题名：统计学习理论与方法
索取号：TP181/Z989
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| 2 | 1457655 | 214576555 | 自科库301/301自科库 35排3列4层/ [索取号:TP181/Z989] | 在馆 |