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题名/责任者:

Machine learning : a Bayesian and optimizations perspective / Sergios Theodoridis = 机器学习 : 贝叶斯和优化方法 / [希]西格尔斯·西奥多里蒂斯.

版本说明:

Second edition.

出版发行项:

北京 : China Machine Press, 2021.

ISBN:

9787111668374 (hardback)

载体形态项:

xxii, 1130 pages : illustrations (some color) ; 25 cm.

变异题名:

机器学习 : 贝叶斯和优化方法

丛编说明:

经典原版书库

个人责任者:

Theodoridis, Sergios, author.

论题主题:

Machine learning.

中图法分类号:

TP181

一般附注:

HZ Books.

一般附注:

华章教育.

一般附注:

"英文版"

书目附注:

Includes bibliographical references and index.

摘要附注:

本书通过讲解监督学习的两大支柱—回归和分类—将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神经网络和深度学习架构的扩展章节结束。此外，书中还讨论了统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸性和凸优化的基础知识，其中，用一章介绍了随机逼近和梯度下降族的算法，并提出了分布式优化的相关概念、算法和在线学习技术.

原版附注:

Reprint. Originally published: Elsevier, [2020]. 2nd ed. 9780128188033.

语种附注:

Publisher's notes in Chinese.

豆瓣简介：