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• 200 1_ |a 模式识别与机器学习 |A Mo Shi Shi Bie Yu Ji Qi Xue Xi |f 孙仕亮, 赵静编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 327页 |c 图 |d 23cm

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 全书共14章和4个附录, 循序渐进地对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场, 接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法, 后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化学习。附录包括传统的模式识别与机器学习方法近邻法和决策树, 还有向量微积分和随机变量的变换等与本学科方向强相关的重要知识点。

• 510 1_ |a Pattern recognition and machine learning |z eng

• 606 0_ |a 模式识别 |A Mo Shi Shi Bie |x 研究

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi |x 研究

• 690 __ |a TP391.4 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 孙仕亮 |A Sun Shi Liang |4 编著

• 701 _0 |a 赵静 |A Zhao Jing |4 编著

• 801 _0 |a CN |b DLXH |c 20201105

• 905 __ |a AUSTL |d TP391.4/S753