题名:
机器学习与深度学习算法基础   / 贾壮著 ,
ISBN:
978-7-301-31347-3 价格： 71.2
语种:
chi
载体形态:
391页 26cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 北京大学出版社 出版日期： 2020.09
内容提要:
本书分为两篇，共18章。第一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯带回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。 
中图分类法:
TP181 版次：