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簡體書 (2)

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$400~$599 (2)

出版日期


2018~2019 (1)
2016~2017 (1)

裝訂方式


平裝 (2)

作者


(美)米羅斯拉夫‧庫巴特 (2)

出版社/品牌


機械工業出版社 (2)

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機器學習導論(原書第2版)(簡體書)
滿額折

1.機器學習導論(原書第2版)(簡體書)

作者:(美)米羅斯拉夫‧庫巴特  出版社:機械工業出版社  出版日:2018/10/01 裝訂:平裝
本書是一本淺顯易懂的機器學習入門教材,它以理論與實際相結合的方式全面地涵蓋了主流的機器學習理論與技術。全書共17章,介紹了貝葉斯分類器、近鄰分類器、線性與多項式分類器、人工神經網絡、決策樹、基於規則集的分類器、遺傳算法等經典的機器學習方法,對計算學習理論、性能評估、統計顯著性等進行了討論。講解了集成學習、多標簽學習、無監督學習和強化學習等重要的機器學習領域。本書還通過大量的應用實例,闡述了機器學習
定價:474 元, 優惠價:87 412
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機器學習導論(簡體書)
滿額折

2.機器學習導論(簡體書)

作者:(美)米羅斯拉夫‧庫巴特  出版社:機械工業出版社  出版日:2016/11/10 裝訂:平裝
這本書通過給出易操作的實踐指導、採用簡單的例子、激勵學生討論有趣的應用問題,用一種易於理解的方式介紹了機器學習的基本思想。本書主題包括貝葉斯分類器、近鄰分類器、線性和多項式分類器、決策樹、神經網路以及支援向量機。後面的章節展示了如何把這些簡單工具通過“提升”(boosting)的方式結合起來,怎樣將它們應用於更加複雜的領域,以及如何處理各種高級的實踐問題。其中有一章介紹了廣為人知的遺傳演算法。
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