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题名:
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模式识别 / 张学工, 汪小我编著 , |
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ISBN:
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978-7-302-58775-0 价格： CNY79.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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XI, 396页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2021 |
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内容提要:
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本书系统地介绍了模式识别与机器学习的基本概念和代表性方法，既包括贝叶斯决策理论、概率密度函数估计、贝叶斯网络与隐马尔可夫模型、线性判别函数、非线性判别函数、人工神经网络、支持向量机与统计学习理论、近邻法、决策树与随机森林、集成学习、特征选择提取与特征工程、非监督学习等各种经典方法与理论，也包括卷积神经网络、循环神经网络与LSTM、深度信念网络、深度白编码器、限制性玻尔兹曼机、生成对抗网络等代表性的深度学习方法，还包括了对常用机器学习软件平台的介绍。教材整体安排力求系统性与实用性相结合，兼顾机器学习与模式识别领域各种主要流派，覆盖学科发展最前沿，并在各章节中加入了作者对相关理论与方法的思考和讨论。 |
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主题词:
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模式识别 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP391.4 版次： 5 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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模式识别与机器学习 |
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主要责任者:
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张学工 编著 |
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主要责任者:
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汪小我 编著 |
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版次:
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4版 |
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附注:
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国家精品课程教材 国家级教学成果奖建设教材 |