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• 200 1_ |a 机器学习与视觉感知 |A ji qi xue xi yu shi jue gan zhi |d = Maching learning and visual perception |f 张宝昌, 杨万扣, 林娜娜编著 |z eng

• 205 __ |a 第2版

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2020.9

• 215 __ |a 123页 |c 图 |d 26cm

• 305 __ |a 2016年第1版

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书分为基础篇和高级篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及最近几年来的最新进展，包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、MCNs、强化学习等内容。在高级篇部分，主要介绍一下作者多年来在机器学习与视觉感知方面的研究成果，包括HGPP、LDP、KBP、高阶差分码、Kernel Learning、Bag of Feature model等方法原理阐述与应用。

• 333 __ |a 计算机与自动化领域专业人员

• 510 1_ |a Maching learning and visual perception |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 张宝昌 |A zhang bao chang |4 编著

• 701 _0 |a 杨万扣 |A yang wan kou |4 编著

• 701 _0 |a 林娜娜 |A lin na na |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20201023

• 801 _2 |a CN |b Wuxilib |c 20210827

• 905 __ |a Wuxilib |d TP181/173