登入帳戶  | 訂單查詢  | 購物車/收銀台(0) | 在線留言板  | 付款方式  | 聯絡我們  | 運費計算  | 幫助中心 |  加入書簽
會員登入   新用戶註冊
HOME新書上架暢銷書架好書推介特價區會員書架精選月讀2023年度TOP分類閱讀雜誌 香港/國際用戶
最新/最熱/最齊全的簡體書網 品種:超過100萬種書,正品正价,放心網購,悭钱省心 送貨:速遞 / 物流,時效:出貨後2-4日

2024年10月出版新書

2024年09月出版新書

2024年08月出版新書

2024年07月出版新書

2024年06月出版新書

2024年05月出版新書

2024年04月出版新書

2024年03月出版新書

2024年02月出版新書

2024年01月出版新書

2023年12月出版新書

2023年11月出版新書

2023年10月出版新書

2023年09月出版新書

『簡體書』机器学习原理与应用

書城自編碼: 3896915
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 杜世强
國際書號(ISBN): 9787523601860
出版社: 中国科学技术出版社
出版日期: 2023-04-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 403

我要買

share:

** 我創建的書架 **
未登入.



新書推薦:
有趣的中国古建筑
《 有趣的中国古建筑 》

售價:NT$ 305.0
十一年夏至
《 十一年夏至 》

售價:NT$ 347.0
如何打造成功的商业赛事
《 如何打造成功的商业赛事 》

售價:NT$ 407.0
万千教育学前·透视学前儿童的发展:解析幼儿教师常问的那些问题
《 万千教育学前·透视学前儿童的发展:解析幼儿教师常问的那些问题 》

售價:NT$ 265.0
慈悲与玫瑰
《 慈悲与玫瑰 》

售價:NT$ 398.0
启蒙的辩证:哲学的片简(法兰克福学派哲学经典,批判理论重要文本)
《 启蒙的辩证:哲学的片简(法兰克福学派哲学经典,批判理论重要文本) 》

售價:NT$ 347.0
心跳重置
《 心跳重置 》

售價:NT$ 269.0
云中记
《 云中记 》

售價:NT$ 347.0

建議一齊購買:

+

NT$ 449
《 害虫生物防治的原理和方法(第三版) 》
+

NT$ 305
《 高等院校设计学学科系列教材 字体与标志设计(第二版) 》
+

NT$ 534
《 芯片制造——半导体工艺制程实用教程(第六版) 》
+

NT$ 556
《 宪法学讲义(第四版)(法学精义) 》
+

NT$ 202
《 艺术:美术鉴赏与实践 》
+

NT$ 449
《 粮油食品微生物学 蔡静平著 》
內容簡介:
机器学习(Machine Learning,ML)是人工智能的一个分支,它是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习方法可以根据经验数据自动完成模型参数学习,而不需要人为设定规则,大幅降低了人工分析的工作量和难度,已成为目前解决人工智能相关问题的主要方式。
關於作者:
杜世强,男,汉族,博士,1981年2月生,西北民族大学数学与计算机科学学院副教授,数据科学与大数据技术专业负责人,硕士生导师,国家自然基金面上项目函评专家,IEEE会员、中国计算机学会会员、中国图像图形学会会员,IEEE?Transactions?on?Cybernetics(SCI?1区)、IEEE?Access(SCI?2区)等多个国内外期刊审稿人。2014.09-2017.06就读于兰州大学信息科学与工程学院并获理学博士学位。曾于2013年访问美国犹他州立大学、2019-2020年访问意大利摩德纳雷焦艾米利亚大学,研究方向为机器学习、图像处理与神经网络。近几年来,研究成果发表于《Knowledge-Based?Systems》(SCI?1区)、《Neurocomputing》(SCI?2区)、《吉林大学学报》和《山东大学学报》等国内外学术刊物共计30多篇,其中一作SCI?1区论文1篇、SCI?2区论文4篇。
目錄
第1 章绪论
1.1 人工智能
1.2 机器学习
1.3 深度学习
1.4 Pytorch简介
第2 章回归分析
2.1 引言
2.2 回归分析
2.3 本章小结
2.4 习题
第3 章决策树
3.1 引言
3.2 案例
3.3 决策树
3.4 案例求解
3.5 本章小结
3.6 习题
第4 章贝叶斯分类器
4.1 引言
4.2 案例
4.3 理论介绍
4.4 案例求解
4.5 本章小结
4.6 习题
第5 章人工神经网络
5.1 引言
5.2 案例
5.3 多层感知机
5.4 案例求解
5.5 本章小结
5.6 习题
第6章支持向量机
6.1 引言
6.2 支持向量机
6.3 案例求解
6.4 本章小结
6.5 习题
第7 章聚类
7.1 引言
7.2 聚类任务
7.3 性能度量
7.4 原型聚类
7.5 层次聚类
7.6 习题
第8 章降维
8.1 引言
8.2 案例
8.3 主成分分析
8.4 线性判别分析
8.5 案例求解
8.6 本章小结
8.7 习题
第9 章深度卷积网络
9.1 引言
9.2 案例
9.3 图像分类模型
9.4 案例求解
9.5 本章小结
9.6 习题
第10章生成对抗网络
10.1 引言
10.2 生成对抗网络原理
10.3 损失函数
10.4 案例分析
10.5 本章小结
10.6 习题
第11章对比学习
11.1 引言
11.2 问题
11.3 对比学习
11.4 案例求解
11.5 本章小结
11.6 习题
第12章强化学习
12.1 引言
12.2 案例
12.3 强化学习
12.4 案例求解
12.5 本章小结
12.6 习题
参考答案
附录一矩阵相关知识
附录二概率论相关知识
参考文献

 

 

書城介紹  | 合作申請 | 索要書目  | 新手入門 | 聯絡方式  | 幫助中心 | 找書說明  | 送貨方式 | 付款方式 台灣用户 | 香港/海外用户
megBook.com.tw
Copyright (C) 2013 - 2024 (香港)大書城有限公司 All Rights Reserved.