Python数据挖掘与机器学习实战
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Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective 机器学习:贝叶斯和优化方法(高清英文彩图版) 评分:
机器学习:贝叶斯和优化方法(高清英文彩图版)——Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective:本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索,涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中,经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等,新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系,各章内容相对独立,物理推理、数学建模和算法实现精准且细致,并辅以应用实例和习题。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读,也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。
上传时间:2019-06 大小:30.72MB
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Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective
2019-01-01Learning A Bayesian and Optimization Perspective 英文原版书籍,高清带目录,非扫描版
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