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题名/责任者:

机器学习与推理/俞成浦，陈文颉，邓方编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-66865-7/CNY75.00

载体形态项:

11,313页;26cm

个人责任者:

俞成浦 编著

个人责任者:

陈文颉 编著

个人责任者:

邓方 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:

面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材 教育部高等学校电工电子基础课程教学指导分委员会推荐教材

提要文摘附注:

本书内容分成两篇。第一篇介绍机器学习的主要理论和方法，包括统计决策方法、监督学习方法、无监督学习方法、深度学习方法和近似推理方法。第二篇介绍模型推理的主要理论与方法，包括静态统计模型、概率图模型、马尔可夫模型以及马尔可夫决策过程。

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