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机器学习(从公理到算法)/中国计算机学会学术著作丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

机器学习(从公理到算法)/中国计算机学会学术著作丛书
☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页
于剑
清华大学出版社
2017-7-1
231
0
平装
9787302471363

图书标签: 机器学习  计算机  数学  Machine_Learning  计算科学  乱  有电子版  【考虑】   

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发表于2024-11-22

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图书描述

《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。

《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。

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著者简介

于剑，北京交通大学计算机学院教授，博士生导师，交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任，先后获得北京大学数学专业本科、硕士、博士，中国人工智能学会机器学习专委会副主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会秘书长，承担多项国家自然科学基金项目，发表多篇学术论文，包括TPAMI、CVPR 等。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

服气 代码的乐趣

评分☆☆☆☆☆

作者的目的是公理化机器学习这个领域，不过他的提出的概念、公理有点粗放啊，比如结果分类有四大类，而且其中有一类叫“非正则归类结果”，说的是不满足某一公理分类的统称......

评分☆☆☆☆☆

服气 代码的乐趣

评分☆☆☆☆☆

酸腐

评分☆☆☆☆☆

我觉得作者的公理化的视角很好啊

读后感

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

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