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机器学习导论（原书第2版） PDF
更新日期：
2024-08-17
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浏览量：
1198
全面讨论机器学习方法和技术，层次合理、叙述清晰、难度适中。
涵盖了经典的机器学习算法和理论，同时补充了近年来新出现的机器学习方法。
最佳的机器学习入门教材。
《机器学习导论（原书第2版）》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习。
《机器学习导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。
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