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简介
本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发,本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、标注任务、概率模型、神经网络模型、深度学习模型七个主题对相关内容进行组织。前四个主题以机器学习的四个主要任务为核心讨论相关算法及基础知识。概率类模型和神经网络类模型可以完成聚类、回归、分类和标注等多类任务,但它们各有自成体系的基础知识,因此各设一个主题进行集中讨论,可能更方便读者理解。深度学习模型属于神经网络模型,但它具有明显的特征和广泛的应用,是机器学习领域的后起之秀
编辑推荐
本书讲解细致准确,案例易于理解,全书讲述了机器学习常见任务模型的算法及应用,实用性强。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2020-09-01
- 更新: 2023-08-21
- 书号:9787302559283
- 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