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機器學習導論 
定 價：69 元 叢書名：普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材
9 7 6 8 8 7 5 1 1 1 1 1 1 讀者對象:高等院校智能科學與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)、電子信息類等專業(yè)的高年級本科生、研究生
本書是一本淺顯易懂的機器學習入門教材，深入淺出地介紹了機器學習的基礎(chǔ)理論、模型與經(jīng)典方法，并適當融入了深度學習的前沿知識。全書共9章，主要內(nèi)容包括：機器學習概述、回歸模型（線性回歸、多項式回歸、嶺回歸、套索回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯諦回歸、Softmax回歸）、k*近鄰和kd樹算法、支持向量機、貝葉斯分類器與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、集成學習（AdaBoost、GBDT、隨機森林和極端隨機樹）、聚類（k均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法）、深度學習（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)）。每章都附有小結(jié)與習題，便于讀者對知識的鞏固和融會貫通。
本書注重選材，內(nèi)容豐富，條理清晰，通俗易懂，著重突出機器學習方法的思想內(nèi)涵和本質(zhì)，力求反映機器學習領(lǐng)域的核心知識體系和發(fā)展趨勢。 本書可作為高等院校智能科學與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)、電子信息類等專業(yè)的高年級本科生、研究生的教材或教學參考書，也可供人工智能、數(shù)據(jù)科學、機器學習相關(guān)行業(yè)的工程技術(shù)人員學習參考。
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