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- 题名/责任者:
- 机器学习:从基础理论到典型算法/(美)梅尔亚·莫里(Mehryar Mohri),(美)阿夫欣·罗斯塔米扎达尔(Afshin Rostamizadeh),(美)阿米特·塔尔沃卡尔(Ameet Talwalkar)著 张文生,杨雪冰,吴雅婧译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2022
- ISBN及定价:
- 978-7-111-70894-0/CNY119.00
- 载体形态项:
- 10,364页:图;26cm
- 丛编项:
- 智能科学与技术丛书
- 个人责任者:
- (美) 莫里 (Mohri, Mehryar) 著
- 个人责任者:
- (美) 罗斯塔米扎达尔 (Rostamizadeh, Afshin) 著
- 个人责任者:
- (美) 塔尔沃卡尔 (Talwalkar, Ameet) 著
- 个人次要责任者:
- 张文生 译
- 个人次要责任者:
- 杨雪冰 译
- 个人次要责任者:
- 吴雅婧 (女) 译
- 学科主题:
- 机器学习-算法
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- 华章教育
- 版本附注:
- MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权出版 据原书第2版译出
- 提要文摘附注:
- 本书介绍了目前机器学习领域中重要的理论和关键的算法,涵盖机器学习的前沿内容。书中注重对算法的分析和理论的关注,涉及的内容包括概率近似正确(PAC)学习框架、基于Rademacher复杂度和VC-维的泛化界、支持向量机(SVM)、核方法、boosting、在线学习、多分类、排序、回归、算法稳定性、降维、学习自动机和语言及强化学习。
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