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题名/责任者:

机器学习导论/张旭东著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022.01

ISBN及定价:

978-7-302-59472-7/CNY99.00

载体形态项:

XI, 401页:图;26cm

并列正题名:

Introduction to machine learning

丛编项:

高等学校电子信息类专业系列教材

个人责任者:

张旭东 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:

清华大学研究生教育教学改革项目支持

一般附注:

教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会规划教材

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

张旭东, 清华大学电子工程系长聘教授, 博士生导师。

书目附注:

有书目 (第395-401页)

提要文摘附注:

本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法。对组成机器学习的基础知识和基本算法做了比较细致的介绍, 对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法。用5章的篇幅对深度学习和深度强化学习做了相当全面的叙述, 不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN网络、RNN网络和LSTM结构等深度神经网络的核心知识和结构, 对于一些发展中的专题如生成对抗网络 (GAN) 和Transformer等也予以一定深度的介绍。对于强化学习, 不仅介绍了经典表格方法, 也较详细地讨论了深度强化学习。

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