概率与统计:计算机科学视角 面向计算机科学专业学生,全面介绍定性和定量数据分析、概率论、随机变量以及包括机器学习在内的统计方法
本书是一本面向计算机科学专业学生的概率统计教材。书中全面介绍了定性和定量数据分析、概率论、随机变量以及包括机器学习在内的统计方法。 全书包含丰富的图示,重点章节都包含大量的实例,以及许多其他教学元素,如流程、定义、有用的事实及注记(小技巧)。部分章节末尾附有 问题 和 编程练习 ,帮助读者巩固应该掌握的要点。本书特色 侧重介绍离散情形的随机变量和期望。 以实用的方式介绍仿真,表明有多少感兴趣的概率和期望可以被提取,并着重介绍马尔可夫链。 简明而清晰地阐释简单情形的点推断策略(极大似然、贝叶斯推断),并将其扩展到有放回随机抽样的置信区间、样本和总体,以及简单的假设检验。 深入浅出地讲解分类,解释分类为什么有用,如何用随机梯度下降法训练SVM分类器,如何用随机森林和近邻等更高级的方法实现分
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拥抱你的焦虑情绪:放下与焦虑和恐惧的斗争,重获生活的自由(原书第2版)
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正版-机器学习应用视角专著Appliedmachinelearning(美)大卫
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概率与统计 计算机科学视角 (美)大卫·福赛斯(David Forsyth)著 机械工业出版社
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概率与统计机械工业9787111695844【镜像文化专营店】
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机器学习应用视角,(美)大卫·福赛斯(David Forsyth)著,机械工业出版社
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机器学习应用视角 (美)大卫·福赛斯(David Forsyth)著 机械工业出版社
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机器学习:应用视角 计算机视觉*科学家、UIUC终身教授David Forsyth根据自己的教学笔记整理而成机器学习一学期课程教材。
◆ 读者对象◆ 适用于计算机科学专业本科四年级或研究生一年级的学生 机器学习工程师 使用机器学习作为主要工具的读者 机器学习方法已成为各个领域科学家、研究人员、工程师和学生的重要工具。本书面向想要使用机器学习作为主要工具,而并不一定要成为机器学习研究人员的读者。对于计算机科学专业机器学习方向的高年级本科生或低年级研究生,本书可作为教材和工具书。本书为希望使用机器学习过程来解决问题的读者提供了很多知识和经验,特别强调使用已有的工具和软件包,而不是自己痛苦地编写代码。 本书特色 ? 概述机器学习的主要应用领域,强调应用统计学中标准过程的有用性。 ? 涵盖每个想使用机器学习工具的人应该了解的机器学习思想,无论他们所属的领域或从事的职业是什么。 ? 覆盖的领域足够广泛,以保证读者顺利入门,
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