机读格式显示(MARC)

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• 010 __ |a 978-7-111-65424-7 |d CNY79.00

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• 200 1_ |a 机器学习理论导引 |A ji qi xue xi li lun dao yin |d = Introduction to the theory of machine learning |f 周志华 ... [等] 著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 195页 |c 图 |d 24cm

• 304 __ |a 题名页其他责任者：王魏, 高尉, 张利军

• 320 __ |a 有书目 (第191-192页) 和索引

• 330 __ |a 本书梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具, 即: 可学习性, (假设空间)复杂度, 泛化界, 稳定性, 一致性, 收敛率, 遗憾界。每章聚焦其一, 除介绍基本概念外, 还给出若干分析实例, 如显示出不同理论工具如何应用于支持向量机这种常见机器学习技术。读者今后对具体机器学习问题或技术作分析时, 可根据条件选择适用的工具。

• 510 1_ |a Introduction to the theory of machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 周志华 |A zhou zhi hua |4 著

• 701 _0 |a 王魏 |A wang wei |4 著

• 701 _0 |a 高尉 |A gao wei |4 著

• 701 _0 |a 张利军 |A zhang li jun |4 著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20200617

• 905 __ |a SCNU |f TP181/7742/ 1

• 920 __ |a 242430 |z 1