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题名/责任者:

数据科学与机器学习:数学与统计方法/mathematical and statistical methods/(澳) 迪尔克·P. 克洛泽 ... [等] 著/Dirk P. Kroese 于俊伟, 刘楠译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023-01-01

ISBN及定价:

978-7-111-71139-1/CNY139.00

载体形态项:

XII, 393页;26cm

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

克洛泽/波提夫/泰姆勒

个人次要责任者:

于俊伟/刘楠

学科主题:

数据处理/-机器学习

中图法分类号:

TP274/TP181

题名责任附注:

题名页题其余责任者：(澳) 兹德拉夫科·I. 波提夫(Zdravko I. Botev)、(澳) 托马斯·泰姆勒(Thomas Taimre)、(澳) 拉迪斯拉夫·维斯曼(Radislav Vaisman)

责任者附注:

迪尔克·P. 克洛泽(Dirk P. Kroese)，博士，昆士兰大学数学和统计学教授。他在数学、统计学、数据科学、机器学习和蒙特卡罗方法等领域发表了120多篇论文，出版了5本专著。/兹德拉夫科·I. 波提夫(Zdravko l. Botev)，博士，澳大利亚数学科学研究所数据科学和机器学习讲师，在澳大利亚悉尼新南威尔士大学任职。/托马斯·泰姆勒(Thomas Taimre)，博士，昆士兰大学数学和统计学高级讲师。他的研究兴趣广泛，从应用概率和蒙特卡罗方法到应用物理学和激光中的普遍自混合效应都有涉及。

书目附注:

有书目 (第387-393页)

提要文摘附注:

本书首先介绍了数据的相关概念，其次阐述了统计学习、蒙特卡罗方法、无监督学习的相关内容，接着探讨了回归方法、正则化方法和核方法，然后论述了分类问题与决策树和集成方法，最后介绍了深度学习的相关内容。此外，本书在附录中给出了相关内容的背景知识，包含线性代数与泛函分析、多元微分与优化问题、概率与统计，以及Python入门内容。

使用对象附注:

学习数据科学和机器学习课程的本科生和研究生

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