统计机器学习导论

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Masashi Sugiyama,东京大学教授,拥有东京工业大学计算机科学博士学位,研究兴趣包括机器学习与数据挖掘的理论、算法和应用,涉及信号处理、图像处理、机器人控制等。2007年获得IBM学者奖,以表彰其在机器学习领域非平稳性方面做出的贡献。2011年获得日本信息处理协会颁发的Nagao特别研究奖,以及日本文部科学省颁发的青年科学家奖,以表彰其对机器学习密度比范型的贡献。

出版者:机械工业出版社
作者:杉山将
出品人:
页数:352
译者:谢宁
出版时间:2018-5-1
价格:0
装帧:
isbn号码:9787111596790
丛书系列:数据科学与工程技术丛书
图书标签:
  • 机器学习 
  • 人工智能 
  •  
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本书对机器学习的关键知识点进行了全面讲解,帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识,接着详细分析机器学习技术的两类主要方法——生成方法和判别方法,后深入研究了如何使机器学习算法在实际应用中发挥更大的作用。本书提供程序源代码,便于读者进行数据分析实践。本书适合高等院校计算机、统计等专业的研究生和高年级本科生阅读,同时也适合相关领域的技术人员参考。

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