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机器学习:公式推导与代码实现
更新时间:2022-07-22 09:45:13
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作为一门应用型学科,机器学习植根于数学理论,落地于代码实现。这就意味着,掌握公式推导和代码编写,方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上,分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现,旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。
品牌:人邮图书
上架时间:2022-01-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
机器学习:公式推导与代码实现最新章节
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- 参考文献
- 26.2 本书的不足和未来展望
- 26.1 机器学习模型的归纳与分类
- 第26章 机器学习模型总结
- 第六部分 总结
- 25.4 小结
- 25.3 MCMC与贝叶斯推断
- 25.2 MCMC的原理推导
- 25.1 前置知识与相关概念
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