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题名/责任者:

机器学习从原理到应用/卿来云，黄庆明编著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020.10

ISBN及定价:

978-7-115-54274-8/CNY55.00

载体形态项:

232页:图;26cm

个人责任者:

卿来云 编著

个人责任者:

黄庆明 编著

学科主题:

机器学习-教材-高等学校

中图法分类号:

TP181

一般附注:

高等学校信息技术类新方向新动能新形态系列规划教材 Arm中国教育计划官方指定教材

提要文摘附注:

本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。针对监督学习模型，本书介绍了线性模型(线性回归、Logistic回归)、非线性模型(SVM、生成式分类器、决策树)、集成学习模型和神经网络模型及其训练；针对非监督学习模型，本书讲解了常用的降维技术(线性降维技术与非线性降维技术)和聚类算法(如均值聚类、GMM、层次聚类、均值漂移、DBSCAN和基于密度峰值的聚类等)。

使用对象附注:

本书可作为高等院校计算机应用、人工智能等专业的机器学习相关课程的教材，也可作为计算机应用与人工智能等领域从业人员的学习参考用书

电子资源:

http://www.cxstar.com/Book/Detail?pinst=P6u77RH0me5oQF0l5w3&ruid=28e45966000421XXXX

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