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题名/责任者:

机器学习方法/李航著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-59730-8/CNY138.00

载体形态项:

XIX, 548页, [7] 页图版:图;26cm

个人责任者:

李航 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

李航, 字节跳动公司人工智能实验室总监。ACL会士, IEEE会士, ACM杰出科学家。

书目附注:

有书目和索引

提要文摘附注:

本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法, 共分3篇。第1篇介绍监督学习的主要方法, 包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等: 第2篇介绍无监督学习的主要方法, 包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等 ; 第3篇介绍深度学习的主要方法, 包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法。详细叙述各个方法的模型、策略和算法。

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