机读格式显示(MARC)

• 000 01481nam0 2200277 450

• 001 0000951622

• 005 20240919105400.0

• 010 __ |a 978-7-111-75369-8 |d CNY109.00

• 100 __ |a 20240702d2024 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c swe

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |d Machine learning |e a first course for engineers and scientists |e 工程师和科学家的第一本书 |f (瑞典)安德里亚斯·林霍尔姆等著 |g 汤善江[等]译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a 10,265页 |c 图 |d 26cm

• 330 __ |a 本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法，包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等)，以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念(例如损失函数、最大似然、偏差-方差分解、核和贝叶斯方法)，同时介绍常规的实用工具(例如正则化、交叉验证、评估指标和优化方法)，本书始终将关注点放在基础知识上。最后两章为解决现实世界中有监督的机器学习问题和现代机器学习的伦理问题提供了实用建议。

• 510 1_ |a Machine learning |e a first course for engineers and scientists |z eng

• 517 1_ |a 工程师和科学家的第一本书

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |c (瑞典) |a 林霍尔姆 |A lin huo er mu |b 安德里亚斯 |4 著

• 702 _0 |a 汤善江 |A tang shan jiang |4 译

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20240919

• 905 __ |a HDUL |d TP181/4123

• 920 __ |a 233030 |z 1