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题名/责任者:

贝叶斯推理与机器学习/(英) 大卫·巴伯著 徐增林译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-73296-9/CNY199.00

载体形态项:

xxiii, 586页, [12] 页图版:图 (部分彩图);26cm

统一题名:

Bayesian reasoning and machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

巴伯 (Barber, David) 著

个人次要责任者:

徐增林 译

学科主题:

贝叶斯推断

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

O212

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书原版由剑桥大学出版社出版 本书简体字中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版

责任者附注:

大卫·巴伯, (David Barber), 伦敦大学学院计算机系教授, 研究兴趣是概率建模和推理及其应用。他目前担任伦敦大学学院人工智能中心主管, 该中心旨在开发下一代人工智能技术。徐增林, 哈尔滨工业大学 (深圳) 计算机科学与技术学院教授、博士生导师, 国家青年特聘专家。主要研究兴趣为机器学习及其在社交网络分析、计算机视觉、自然语言处理、健康信息学、网络空间安全等方面的应用。

书目附注:

有书目 (第573-586页)

提要文摘附注:

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习, 涉及基本概念、理论推导和直观解释, 涵盖各种实用的机器学习算法, 包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。

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