|
题名:
|
机器学习基础 ji qi xue xi ji chu / (美)梅尔亚·莫里(Mehryar Mohri), (美)阿夫欣·罗斯塔米扎达尔(Afshin Rostamizadeh), (美)阿米特·塔尔沃卡尔(Ameet Talwalkar)著 , 张文生等译 |
|
ISBN:
|
978-7-111-62218-5 价格： CNY99.00 |
|
语种:
|
chi |
|
载体形态:
|
10,288页 图表 26cm |
|
出版发行:
|
出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2019 |
|
内容提要:
|
本书从概率近似正确(PAC)理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法,包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等内容。此外,附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。 |
|
中图分类法:
|
TP181 版次： 4 |
|
主要责任者:
|
张文生 zhang wen sheng 译 |
|
主要责任者:
|
罗斯塔米扎达尔 luo si ta mi zha da er 著 |
|
主要责任者:
|
塔尔沃卡尔 ta er wo ka er 著 |