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机器学习基础教程 (罗杰斯著) 中文高清pdf扫描版[57MB]

机器学习下载

  • 书籍大小：57.0MB
  • 书籍语言：简体中文
  • 书籍类型：国产软件
  • 书籍授权：免费软件
  • 书籍类别：其它相关
  • 应用平台：Windows平台
  • 更新时间：2019-07-17
  • 购买链接：
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详情介绍

《机器学习基础教程》介绍机器学习技术及应用的主要算法，重点讲述理解主流的机器学习算法所需的核心数学和统计知识。书中介绍的算法涵盖机器学习的主要问题：分类、聚类和投影。由于本书是机器学习基础课程的教材，所以尽量减少了数学难度，仅对一小部分重要算法给出详细的描述和推导，而对大部分算法仅给出简单介绍，目的在于使学生打好基础，增强信心和兴趣，鼓励他们进一步学习该领域的高级主题或从事相关研究工作。

本书是机器学习导论课程教材，适合作为计算机、自动化及相关专业高年级本科生或研究生的教材，也可供研究人员和工程技术人员参考。

目录

第1章线性建模：最小二乘法
第2章线性建模：最大似然方法
第3章机器学习的贝叶斯方法
第4章贝叶斯推理
第5章分类
第6章聚类分析
第7章主成分分析与隐变量模型
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