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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:281

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
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。
全部MARC细节信息>>
索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置 定位
TP181/4020/ 1 2397178   教材阅览室L106     保留本 定位 教材阅览室L106
TP181/4020/ 1 2410534   9楼南电信软件工程借阅室     可借 定位 借还中心(服务台)
TP181/4020/ 1 2410535   9楼南电信软件工程借阅室     已还:正在上架 定位 借还中心(服务台)
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