本书阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由12章组成, 包括线性模型与逻辑斯谛回归、决策树、贝叶斯分类器、k近邻算法、支持向量机、人工神经网络、线性判别分析、主成分分析法、聚类、EM算法与高斯混合聚类、集成学习等。
馆藏号 | 馆藏地名称 | 索书号 | 文献状态 | 操作 |
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250401477 | 新书二库(二楼201) (图书馆二楼201) | TP181 288 | 在馆 | 转借 |
250401478 | 新书二库(二楼201) (图书馆二楼201) | TP181 288 | 在馆 | 转借 |
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