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《机器学习》(赵卫东 董亮) 机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识,主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识,也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外,还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术,并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富,每章后都有习题和参考文献,便于学生巩固学习,适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材,也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员

作品简介

机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识,主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识,也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外,还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术,并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富,每章后都有习题和参考文献,便于学生巩固学习,适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材,也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

内容简介

机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识,主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识,也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外,还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术,并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富,每章后都有习题和参考文献,便于学生巩固学习,适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材,也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

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