机器学习
出版时间:
2021-09
版次:
1
ISBN:
9787563565030
定价:
39.00
装帧:
其他
开本:
16开
纸张:
胶版纸
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本书作为计算机学科数据科学与大数据专业的专业基础课的教材。本书内容考虑到和本专业其他课程内容的相互补充，重点突出对机器学习的基本概念和理论的讲解, 包括计算学习理论，监督学习、无监督学习和强化学习理论等等；并同时强调对常见的机器学习算法的讲解，包括概念学习、神经网络、生成式概率模型、集成学习、深度学习、迁移学习、强化学习等。 周文安，男，北京邮电大学计算机学院数据科学及服务中心副教授，博士生导师。中国人工智能学会智能服务专业委员会委员，中国通信学学会高级会员，北邮九三学社基层委员会副主任委员，北邮九三学社第二支社主任委员。
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内容简介:
本书作为计算机学科数据科学与大数据专业的专业基础课的教材。本书内容考虑到和本专业其他课程内容的相互补充，重点突出对机器学习的基本概念和理论的讲解, 包括计算学习理论，监督学习、无监督学习和强化学习理论等等；并同时强调对常见的机器学习算法的讲解，包括概念学习、神经网络、生成式概率模型、集成学习、深度学习、迁移学习、强化学习等。
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作者简介:
周文安，男，北京邮电大学计算机学院数据科学及服务中心副教授，博士生导师。中国人工智能学会智能服务专业委员会委员，中国通信学学会高级会员，北邮九三学社基层委员会副主任委员，北邮九三学社第二支社主任委员。
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