作者：（美）米罗斯拉夫·库巴特著 出版：北京：机械工业出版社 页数：251    ✅ 真实服务 非骗流量  ❤️ 出版时间：2018.10 （求助前请核对清楚） 求助编号：9145536880 （学习资料 勿作它用） 求助格式：PDF（无水印/扫描版）我要投诉 重要说明：求助即说明同意《文件求助条款》   Word/doc、ePubb、mobi、PPT、TXT

    • 本书是一本浅显易懂的机器学习入门教材，它以理论与实际相结合的方式全面地涵盖了主流的机器学习理论与技术。全书共17章，介绍了贝叶斯分类器、近邻分类器、线性与多项式分类器、人工神经网络、决策树、基于规则集的分类器、遗传算法等经典的机器学习方法，对计算学习理论、性能评估、统计显著性等进行了讨论。讲解了集成学习、多标签学习、无监督学习和强化学习等重要的机器学习领域。本书还通过大量的应用实例，阐述了机器学习技术的许多应用技巧。每章结尾对相关机器学习工作都进行了历史简评，并附有练习、思考题和上机实验。

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