统计学习方法李航 著清华大学出版社9787302275954 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。 《统计学习方法》是统计学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
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统计学习方法 李航 著【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】 【正版】
统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。 《统计学习方法》是统计学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
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统计学习方法(第2版) 实用性强,深入浅出,统计机器学习领域的建议读本
随着人工智能和大数据在社会各行各业的广泛应用,统计学习方法已经成为人们急需了解与掌握的热门知识与技术。本书为具有高等数学、线性代数和概率统计基础知识的人们提供了一本统计机器学习的基本读物。2012年的*版叙述了一批重要和常用的主要是监督学习的方法,受到广大读者的欢迎,已加印十三万多册。第二版主要增加了无监督学习的内容,包括近十种统计学习方法,使读者能够更好地了解和掌握统计机器学习这门新兴学科。
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《机器学习方法》在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容,全面系统地介绍了机器学习的主要方法,系统阐述其理论、模型、策略和算法,从具体例子入手,由浅入深,帮助读者直观地理解基本思路,同时从理论角度出发,给出严格的数学推导,严谨详实,让读者更好地掌握基本原理和概念。《机器学习方法》可作为机器学习及相关课程的教学参考书,适合人工智能、文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的本科生、研究生使用,也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
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道纪李航 著同心出版社9787807163435 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《道纪》复活了一个时代——“道纪”时代;它把哲学送进了考古学家的视域;为中华文明的伟大复兴提供了又一个有力的佐证。 李航的国学《道纪》实属“惊天动地”之作。由老子的“无,名天地之始;有,名万物之母”联想到霍金的《时间简史》中对宇宙初始的描述,进而求证2500年前老子的思想与现代物理学所阐述的宇宙之惊人的吻合。初读如遇晴天霹雳,脑波被强力激荡;再读,便觉得回肠荡气,激情澎湃;三读,便五体投地,连呼“万岁”,崇拜之至。 总之,两个字“服了”! 霍金觉得宇宙和我们人一样有生有死,有边有界,有始有终。原以为四方无极为宇,古往今来为宙,所以宇宙是无边无际,无始无终的让人迷惑,原来也不过如此,老子的道不再玄之又玄,不过告诉我们物极必反的极而已,好此北极再无北,南极再无南。
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《时间简史》仅是《老子》的现代版?宇宙不再是无限的了!时间不再是的了!物理学死了!霍金追问,新宇宙观下的哲学在哪里,以寻根究底为己任的哲学家一片哑然,而早在两千五百年前,老子已经娓娓道来!让我们以全新的角度读老孔! 老庄不是一家!孔孟不是一家!老孔反而是一家!老子不再消极,孔子不再功利——还老、孔本来的面目。道是什么?仁是什么?我们竟然都理解错了?! 执古之道,以御今之有。能知古始,是谓道纪。——《老子》第十四章。 从霍金的“时间是从大爆炸开始”到老子的“无,名天地之始”;从老子的“小国寡民”到孔子的“君君,臣臣,父父,子子”,一条由道所串连起来的线索分外清晰。顺着当速宇宙这条线索,除去两千多年来覆盖在上面的尘土,我们发现了适应这个新宇宙观的人文思想——道纪。 蓦然之
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机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科,也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等;第二篇介绍无监督学习的主要方法,包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法,包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法,详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具
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