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000
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01302nam 2200265 450
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001
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CAL 0120202999225
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010
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@a20190916d2020 em y0chiy50 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@a统计学习理论与方法@Atong ji xue xi li lun yu fang fa@eR语言版@d= Statistical learning theory and practice@eusing R@f左飞著@zeng
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@a北京@c清华大学出版社@d2020.06
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@a383页@c图@d26cm
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@a人工智能科学与技术丛书@Aren gong zhi neng ke xue yu ji shu cong shu
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@a有书目
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@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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@12001 @a人工智能科学与技术丛书
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@aStatistical learning theory and practice@eusing R@zeng
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@a统计@Atong ji@x机器学习
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@aRt928-2087
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eZ989
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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) |
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| 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
预约/预借
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登录号
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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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1457654
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214576546
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自科库301/301自科库 39排4列3层/
[索取号:TP181/Z989]
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在馆
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2
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1457655
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214576555
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自科库301/301自科库 39排4列3层/
[索取号:TP181/Z989]
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在馆
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