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题名/责任者:

机器学习:算法背后的理论与优化/史春奇，卜晶祎，施智平著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-302-51718-4/CNY69.00

载体形态项:

13,185页:照片;26cm

个人责任者:

史春奇 著

个人责任者:

卜晶祎 著

个人责任者:

施智平 著

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

一般附注:

中外学者论

提要文摘附注:

本书针对机器学习领域中常见的一类问题——有监督学习，从入门、进阶、深化三个层面由浅入深地进行了讲解。三个层面包括基础入门算法、核心理论及理论背后的数学优化。入门部分用以逻辑回归为代表的广义线性模型为出发点，引入书中所有涉及的知识点；进阶部分的核心理论涵盖了经验风险最小、结构风险最小、正则化及统一的分类边界理论；深化部分的数学优化则主要包括最大熵原理、拉格朗日对偶等理论在数学上的推导，以及对模型求解的主流最优化方法的探讨等。

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