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题名/责任者:

机器学习:贝叶斯和优化方法/(希) 西格尔斯·西奥多里蒂斯著 王刚 ...[等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-69257-7/CNY279.00

载体形态项:

XVI, 828页, [20] 页图版:图 (部分彩图);26cm

统一题名:

Machine learning : a Bayesian and optimization perspective

其它题名:

贝叶斯和优化方法

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

西奥多里蒂斯 (Theodoridis, Sergios) 著

个人次要责任者:

王刚 译

个人次要责任者:

李忠伟 译

个人次要责任者:

任明明 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

华章教育

题名责任附注:

译者还有：李忠伟, 任明明, 李鹏

版本附注:

ELSEVIER LTD.授权出版 据原书第2版译出

出版发行附注:

限中国大陆发行

责任者附注:

西格尔斯·西奥多里蒂斯（Sergios Theodoridis），雅典大学教授，研究兴趣包括机器学习、模式识别和信号处理等。他是IEEE（电气和电子工程师学会）和EURASIP（欧洲信号处理协会）的会士，并担任IEEE信号处理会刊的主编。曾获2014年IEEE信号处理杂志最佳论文奖，2009年IEEE计算智能协会杰出论文奖，以及2014年EURASIP最有价值服务奖等。此外，他还是经典畅销著作《模式识别》的第一作者。

书目附注:

有书目和索引

提要文摘附注:

本书主要内容包括参数估计、正则化、均方误差线性估计、随机梯度下降、最小二乘、经典贝叶斯分类、凸分析、稀疏学习、再生核希尔伯特空间学习、贝叶斯学习、蒙特卡罗方法、概率图模型、神经网络和深度学习、降维、潜变量建模等。

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