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机器学习方法(带目录版)
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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.
Catégories:
Année:
2022
Editeur::
清华大学出版社
Langue:
chinese
ISBN 10:
7302597308
ISBN 13:
9787302597308
Fichier:
PDF, 114.18 MB
Vos balises:
IPFS:
CID , CID Blake2b
chinese, 2022
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