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课件
简介
本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，共分两篇。第一篇系统介绍监督学习的各种重要方法，包括决策树、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、推进法、多类分类法、EM算法、隐马尔科夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无监督学习，包括聚类、奇异值、主成分分析、潜在语义分析等。两篇中，除概论和总结外，每章介绍一或二种方法。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2019-05-01
- 更新： 2024-12-03
- 书号：9787302517276
- 中图：C8
- 学科：法学社会学理学统计学
