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• 200 1_ |a 机器学习与视觉感知 |A ji qi xue xi yu shi jue gan zhi |f 张宝昌, 杨万扣, 林娜娜编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2016

• 215 __ |a 108页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 计算机系列教材 |A ji suan ji xi lie jiao cai

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书分为基础篇和高级篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及最近几年来的最新进展, 包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、强化学习等内容。在高级篇部分, 主要介绍一下作者多年来在机器学习与视觉感知方面的研究成果, 包括HGPP、LDP、KBP、高阶差分码、Kernel Learning、Bag of Feature model等方法原理阐述与应用。

• 333 __ |a 本书可作为高等院校计算机机器学习等相关方面的教材

• 410 _0 |1 2001 |a 计算机系列教材

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 张宝昌 |A zhang bao chang |4 编著

• 701 _0 |a 杨万扣 |A yang wan kou |4 编著

• 701 _0 |a 林娜娜 |A lin na na |4 编著

• 801 _0 |a CN |b TSU |c 20160613

• 905 __ |a SCNU |f TP181/1236

• 920 __ |a 242430 |z 1