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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:2

题名/责任者:
统计机器学习及R实现/孙德山编著
出版发行项:
北京:清华大学出版社,2023.10
ISBN及定价:
978-7-302-63993-0/CNY49.80
载体形态项:
215页;26cm
丛编项:
大数据与人工智能技术丛书
个人责任者:
孙德山
学科主题:
机器学习
中图法分类号:
TP181
提要文摘附注:
本书全面介绍了统计机器学习的主要算法, 内容涉及多元线性回归、对数线性回归、逻辑斯蒂回归、岭回归、Lasso回归、判别分析和聚类分析等传统方法, 也涉及支持向量机、深度神经网络以及集成学习等比较热门的算法, 并给出相应算法的R语言实现。本书还给出了向量和矩阵函数求导以及拉格朗日对偶等数学基础, 便于读者理解相关算法推导。本书的特点是均衡相关理论阐述和相关算法的具体实现, 尽可能用最精简的语言阐明基本理论, 用最简单的实例说明算法实现过程, 使读者既能领会理论内涵又能学会算法的实际操作。
使用对象附注:
本书可以作为统计机器学习等相关专业的教材和参考书, 也可供从事相关领域研究人员参考
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