ISBN/价格: | 978-7-111-68511-1:CNY69.00 |
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作品语种: | chi |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | 机器学习导论/.卢官明编著 |
出版发行项: | 北京:,机械工业出版社:,2021 |
载体形态项: | 242页:;+图:;+26cm |
丛编项: | 普通高等教育人工智能专业系列教材 |
一般附注: | 双色印刷 |
相关题名附注: | 英文并列题名取自封面 |
提要文摘: | 全书共分9章,主要介绍线性回归、Logistic回归、Softmax回归、k-近邻法和k-d树、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、AdaBoost算法、梯度提升决策树(GBDT)、随机森林和极端随机树、k-means算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络。 |
并列题名: | Introduction to machine learning eng |
题名主题: | 机器学习 高等教育 教材 |
中图分类: | TP181 |
个人名称等同: | 卢官明 编著 |
记录来源: | CN 湖北三新 20210824 |