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• 010 __ |a 978-7-111-73526-7 |d CNY119.00

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• 200 1_ |a 模式识别和机器学习基础 |A mo shi shi bie he ji qi xue xi ji chu |b 专著 |f (美)乌利塞斯·布拉加-内托著 |g 潘巍[等]译

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023

• 215 __ |a 246页 |d 23cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书

• 304 __ |a 译者还有：欧阳建权、刘莹、赵地、苏统华

• 330 __ |a 本书将模式识别任务按照监督学习和无监督学习两种方式进行组织。第1章讨论模式识别和机器学习的内在关系，介绍了两者的基础知识和模式识别的设计过程。第2章和第3章介绍了zui优化的和常规的基于实例的分类问题。第4-6章检验了参数的、非参数的和函数逼近的分类规则。之后在第7章和第8章就分类的误差估计和模型选择对分类模型的性能进行讨论。第9章介绍了能够提高分类模型的性能并减少存储空间的降维技术。第10章和第11章分别介绍了聚类分析技术和回归模型。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 606 0_ |a 模式识别

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a TP391.4 |v 5

• 701 _0 |c (美) |a 布拉加-内托 |A bu la jia - nei tuo |4 著

• 702 _0 |a 潘巍 |A pan wei |4 译

• 801 _0 |a CN |b 鄞州新华 |c 20231026

• 905 __ |a ZPHC |d TP391.4/30