机器学习的综合基础（MachineLearning——AComprehensiveFoun
出版时间:
2021-08
ISBN:
9787560660547
定价:
37.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
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This book provides a comprehensive foundation of machine learning. To answer the
questions of what to learn, how to learn, what to get from learning, and how to evaluate,
as well as what is meant by learning, the book focuses on the fundamental basics
of machine learning, its methodology, theory, algorithms, and evaluations, together
with some philosophical thinking on comparison between machine learning and human
learning for machinery intelligence.
The book is organized as follows: Introduction (Chapter 1), Evaluation (Chapter 2),
Supervised learning (Chapters 3, 4, and 5), Unsupervised learning (Chapter 6),
Representation learning (Chapter 7), Problem decomposition (Chapter 8), Ensemble
learning (Chapter 9), Deep learning (Chapter 10), Application (Chapter 11), and
Challenges (Chapter 12).
The book can be used as a textbook for college, undergraduate, graduate and PhD
students majored in computer science, automation, electronic engineering,
communication, ect. It can also be used as a reference for readers who are
interested in machine learning and hope to make contributions to the field.
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内容简介:
This book provides a comprehensive foundation of machine learning. To answer the
questions of what to learn, how to learn, what to get from learning, and how to evaluate,
as well as what is meant by learning, the book focuses on the fundamental basics
of machine learning, its methodology, theory, algorithms, and evaluations, together
with some philosophical thinking on comparison between machine learning and human
learning for machinery intelligence.
The book is organized as follows: Introduction (Chapter 1), Evaluation (Chapter 2),
Supervised learning (Chapters 3, 4, and 5), Unsupervised learning (Chapter 6),
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机器学习的综合基础（
全新正版书籍，假一罚十（图片为标准图，仅供参考。以标题为准，不了解的可以询问客服。） 可开发票
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