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题名/责任者:

机器学习教程/张旭东编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-60743-4/CNY59.00

载体形态项:

XIV, 292页:图;26cm

丛编项:

高等学校电子信息类专业系列教材:新形态教材

个人责任者:

张旭东 编著

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

一般附注:

微课视频版

责任者附注:

张旭东, 清华大学电子工程系长聘教授, 博士生导师。

书目附注:

有书目 (第287-289页)

提要文摘附注:

本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法, 对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍, 对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法, 都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法, 对深度学习和强化学习进行了全面的叙述, 比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构 ; 对于强化学习, 不仅介绍了经典表格方法, 还讨论了深度强化学习。

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