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书名 机器学习(贝叶斯和优化方法英文版原书第2版)(精)/经典原版书库
分类
作者 (希)西格尔斯·西奥多里蒂斯
出版社 机械工业出版社
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简介
内容推荐
本书通过讲解监督学习的两大支柱—回归和分类—将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识,包括均方、最小二乘和最大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术,包括稀疏建模方法,再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外,本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神经网络和深度学习架构的扩展章节结束。此外,书中还讨论了统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸性和凸优化的基础知识,其中,用一章介绍了随机逼近和梯度下降族的算法,并提出了分布式优化的相关概念、算法和在线学习技术。
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更新时间:2025/4/5 20:15:40