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机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)
机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)
[希腊]西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios Theodoridis) | 机械工业出版社
ISBN:9787111692577
原价: ¥279.00
销售价:¥108.24元
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分类 计算机/网络
作者 [希腊]西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios Theodoridis)
出版社 机械工业出版社
图书简介

本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索,新版重写了关于神经网络和深度学习的章节,并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识,包括均方、zui小二乘和zui大似然方法,以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术,包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外,书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读,也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

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