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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

机器学习导论/张旭东著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-59472-7/CNY99.00

载体形态项:

11,401页;26cm

并列正题名:

Introduction to machine learning

个人责任者:

张旭东 著

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP18

一般附注:

教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会规划教材 高等学校电子信息类专业系列教材 微课视频版

一般附注:

清华大学研究生教育教学改革项目支持

提要文摘附注:

本书对组成机器学习的基础知识和基本算法做了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用5章的篇幅对深度学习和深度强化学习做了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN网络、RNN网络和LSTM结构等深度神经网络的核心知识和结构，对于一些发展中的专题如生成对抗网络(GAN)和Transformer等也予以一定深度的介绍。对于强化学习，不仅介绍了经典表格方法，也较详细地讨论了深度强化学习。

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