本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索,通过讲解监督学习的两大支柱 回归和分类,站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通,形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新,使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理,关注贴近应用层的方法和算法,并辅以大量实例和习题,适合该领域的科研人员和工程师阅读,也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、稀疏建模和深度学习等课程的学生参考。 此外,本书的所有代码均可免费下载,包含MATLAB和Python两个版本。 第2版重要更新 重写了关于神经网络和深度学习的章节,以反映自第1版以来的新进展。这一章从感知器和前馈神经网络的基础概念开始讨论,对深度网络进行了深入研究,涵盖较新的优化算法、批标准化、正则化技术(如Dropout
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本书在完美地合当前的理论与实践的基础上,讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。
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正版图书 模式识别(第四版)(修订版) 电子工业出版社 9787121415173 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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本书在地合当前的理论与实践的基础上,讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。
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