📖 书目详情
概率机器学习——从基础到前沿
| 著者 | 王琢著 |
| ISBN | 9787302707851 |
| 中图分类 | TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 清华大学出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2026 |
| 页码 | 13,402页 |
| 价格 | ¥79.80 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
10/10
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📝 内容简介
本书共16章，涵盖有监督学习、无监督学习、概率图模型、深度学习四大核心主题，详细地介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻与决策树、朴素贝叶斯、K-Means和高斯混合模型、主成分分析、奇异值分解、贝叶斯推断、概率图模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等经典模型，并辅以详尽的数学推导与代码实现。
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