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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： 2023-07-19
- 书号：9787302517276
- 中图：TP181
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
