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题名/责任者:

机器学习从原理到应用/卿来云, 黄庆明编著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-115-54274-8/CNY55.00

载体形态项:

232页:图;26cm

丛编项:

高等学校信息技术类新方向新动能新形态系列规划教材

个人责任者:

卿来云 编著

个人责任者:

黄庆明 编著

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

一般附注:

教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会-Arm中国产学合作项目成果 Arm中国教育计划官方指定教材

责任者附注:

卿来云, 中国科学院研究生院计算机博士, 中国科学院大学计算机学院教授, 长期从事机器学习、计算机视觉和数据压缩方面的科研与教学工作。黄庆明, 中国科学院大学讲席教授、博导, 国家杰出青年科学基金获得者。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书共11章, 主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型, 即监督学习模型和非监督学习模型。针对监督学习模型, 本书介绍了线性模型 (线性回归、Logistic回归) 、非线性模型 (SVM、生成式分类器、决策树)、集成学习模型和神经网络模型及其训练; 针对非监督学习模型, 本书讲解了常用的降维技术 (线性降维技术与非线性降维技术) 和聚类算法 (如均值聚类、GMM、层次聚类、均值漂移聚类、DBSCAN和基于密度峰值的聚类等)。

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