机器学习

作者: 肖汉光 夏清玲 黄同愿 刘智 李艳梅 王海琨 邹洋杨 姜彬

ISBN号: 9787302627296

出版日期: 2023-07-01

印次:1-1

定价: ¥59.8

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内容简介

本教材的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法,包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元,每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤,包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。主要面向的读者对象是本科生和研究生。 本教材的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法,包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元,每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤,包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。主要面向的读者对象是本科生和研究生。

更多图书信息
  • 策划编辑:付弘宇
  • 出版日期:2023-07-01
  • 作者:肖汉光 夏清玲 主编 黄同愿 刘智 李艳梅 王海琨 邹洋杨 姜彬 副主编
  • 书号:9787302627296
  • 印刷日期:2023-07-14
  • 印次:1-1

作者信息

肖汉光 夏清玲 黄同愿 刘智 李艳梅 王海琨 邹洋杨 姜彬

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