- ISBN:9787302500148
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:293
- 出版时间:2017-04-01
- 条形码:9787302500148 ; 978-7-302-50014-8
本书特色
《机器学习基础——原理、算法与实践》讲述机器学习的基本原理,使用MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作,使读者了解并掌握机器学习的原理和技能,拉近理论与实践的距离。《机器学习基础——原理、算法与实践》共分12章,主要内容包括:机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值和EM算法、决策树、神经网络、HMM、支持向量机、推荐系统、主成分分析。全书源码全部在MATLAB R2015b上调试通过,每章都附有习题和习题参考答案,供读者参考。 《机器学习基础——原理、算法与实践》系统讲解了机器学习的原理、算法和应用,内容全面、实例丰富、可操作性强,做到理论与实践相结合。《机器学习基础——原理、算法与实践》适合机器学习爱好者作为入门和提高的技术参考书使用,也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。
内容简介
《机器学习基础——原理、算法与实践》讲述机器学习的基本原理,使用MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作,使读者了解并掌握机器学习的原理和技能,拉近理论与实践的距离。《机器学习基础——原理、算法与实践》共分12章,主要内容包括:机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值和EM算法、决策树、神经网络、HMM、支持向量机、推荐系统、主成分分析。全书源码全部在MATLAB R2015b上调试通过,每章都附有习题和习题参考答案,供读者参考。《机器学习基础——原理、算法与实践》系统讲解了机器学习的原理、算法和应用,内容全面、实例丰富、可操作性强,做到理论与实践相结合。《机器学习基础——原理、算法与实践》适合机器学习爱好者作为入门和提高的技术参考书使用,也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。
目录
作者简介
袁梅宇,北航工学博士,硕士导师,现在昆明理工大学计算机系任教。为本科生和研究生主讲Java程序设计、Java EE技术、数据库原理、人工智能、Dot Net技术等核心课程,参加过863 CIMS Net建设、中欧合作项目DRAGON和多项国家基金和省基金项目,**作者公开发表论文十余篇,软件著作权(颁证)六项。**作者专著有《Java EE企业级编程开发实例详解》、《数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践》(**版、第二版)、《求精要诀——Java EE编程开发案例精讲》。
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