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- 题名/责任者:
- 机器学习基础/(美)梅尔亚·莫里(Mehryar Mohri)，(美)阿夫欣·罗斯塔米扎达尔(Afshin Rostamizadeh)，(美)阿米特·塔尔沃卡尔(Ameet Talwalkar)著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2019.05
- ISBN及定价:
- 978-7-111-62218-5/CNY99.00
- 载体形态项:
- 10,288页;26cm
- 丛编项:
- 智能科学与技术丛书
- 个人责任者:
- 莫里 (美)
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 本书从概率近似正确（PAC）理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法，包括PAC学习框架、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等内容。此外，附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。
- 使用对象附注:
- 本书适用于人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、计算机应用、生物信息学、数学和统计学等领域的研究生和相关领域的科技人员
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