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• 200 1_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |b 专著 |e 算法背后的理论与优化 |f 史春奇，卜晶祎，施智平著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2019

• 215 __ |a 13,185页 |c 照片 |d 26cm

• 300 __ |a 中外学者论

• 330 __ |a 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。

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi |x 算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 史春奇 |A shi chun qi |4 著

• 701 _0 |a 卜晶祎 |A bu jing yi |4 著

• 701 _0 |a 施智平 |A shi zhi ping |4 著

• 801 _2 |a CN |b ZPHC |c 20200921

• 905 __ |a ZPHC |d TP181/30