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题名/责任者:

机器学习基础/(美) 梅尔亚·莫里, 阿夫欣·罗斯塔米扎达尔, 阿米特·塔尔沃卡尔著 张文生等译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-111-62218-5/CNY99.00

载体形态项:

288页:图;26cm

统一题名:

Foundations of machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

莫里 (Mohri, Mehryar) 著

个人责任者:

罗斯塔米扎达尔 (Rostamizadeh, Afshin) 著

个人责任者:

塔尔沃卡尔 (Talwalkar, Ameet) 著

个人次要责任者:

张文生 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书由MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权出版

书目附注:

有书目 (第274-288页)

提要文摘附注:

本书从概率近似正确 (PAC) 理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法, 包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等丰富的内容。此外, 附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。本书重在介绍典型算法的理论支撑并指出算法在实际应用中的关键点, 注重理论细节与证明过程

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