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题名/责任者:

机器学习:从公理到算法/于剑, 景丽萍著

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-302-68256-1/CNY88.00

载体形态项:

XIII, 253页, [2] 页图版:图;25cm

并列正题名:

Machine learning:from axioms to algorithms

其它题名:

从公理到算法

丛编项:

中国计算机学会学术著作丛书

个人责任者:

于剑 著

个人责任者:

景丽萍 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP18

版本附注:

2017年7月第1版

书目附注:

有书目和索引

提要文摘附注:

本书共有17章, 由两部分内容组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎, 包括第1、2、6、8章, 论述学习公理, 以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法, 包括单类、多类和多源问题。第3-5章为单类问题, 分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9-16章为多类问题, 包括聚类神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。第17章研究了多源数据学习问题。

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