《统计学习要素:机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》包含人工智能中用到的许多代表性主题,比如图模型、随机森林、集成方法、Lasso*小角度回归和路径算法、非负矩阵分解和频谱聚类。此外,还用一章篇幅来介绍 宽 数据(p大于n)的方法,包括多次测试和误检率。 对统计领域、人工智能领域及相关科学或行业领域内的读者而言,《统计学习要素:机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》是一个难得的宝库,涉及面很广,从监督学习(预测)到无监督学习,具体主题包括神经网络、支持向量机、分类树和Boosting(率先对该主题进行综合论述)。与此同时,书中还包含丰富的示例和大量彩色的图表。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302522027 Author 作者 [美]理查德·尼米克Richard Niemiec 著;董志平 刘永甫 吕学勇 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 833页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2018-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 在Oracle认证大师Richard Niemiec的帮助下,系统地识别和排除数据库的性能问题:《Oracle Database 12cR2性能调整与优化(第5版)》详细介绍近期新的监控、故障排除和优化方法,取自现实世界的案例研究和很好实践贯穿全书,从中可以探悉如何鉴定和解决本地部署和云环境的瓶颈问题、如何配置存储设备、如何有效运行查询以及如何开发无错误的SQL和PL/SQL代码。此外还介绍了有关测试、报表和提高安全性等方面的内容。
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