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题名/责任者:

深入理解机器学习:从原理到算法/(以) 沙伊·沙莱夫-施瓦茨, (加) 沙伊·本-戴维等著 张文生等译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2016

ISBN及定价:

978-7-111-54302-2/CNY79.00

载体形态项:

xii, 309页:图;26cm

统一题名:

Understanding machine learning : from theory to algorithms

其它题名:

从原理到算法

丛编项:

计算机科学丛书

个人责任者:

沙莱夫-施瓦茨 (Shalev-Shwartz, Shai) 著

个人责任者:

本-戴维 (Ben-David, Shai) 著

个人次要责任者:

张文生 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由剑桥大学出版社和机械工业出版社合作出版

书目附注:

有书目 (第297-304页) 和索引

提要文摘附注:

本书介绍机器学习方法的原理及方法，同时引入了学习的计算复杂性、凸性和稳定性、PAC贝叶斯方法、压缩界等概念，以及随机梯度下降、神经元网络和结构化输出等方法。作者既讲述最重要的机器学习算法的工作原理和动机，还指出其固有的优势和缺点，是有兴趣了解机器学习理论和方法以及应用的学生和专业人员的良好教材或参考书。

使用对象附注:

适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。

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