书目详细信息
： 机器学习与推理
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-66865-7:CNY75.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习与推理/.俞成浦，陈文颉，邓方编著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2024 |
| 载体形态项： | xi, 313页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材 |
| 一般附注： | 教育部高等学校电工电子基础课程教学指导分委员会推荐教材 |
| 提要文摘： | 本书主要内容分成两篇。第一篇主要介绍机器学习的主要理论和方法, 包括统计决策方法、监督学习方法、无监督学习方法、深度学习方法和近似推理方法。除了总结经典算法之外, 第一篇还介绍了最新的集成学习方法 (如迁移学习、终身学习和元学习) 和深度学习方法 (如图神经网络、深度信念网络和深度生成网络), 使学生能够掌握机器学习专业方向的前沿理论知识。第二篇主要介绍模型推理的主要理论与方法, 包括静态统计模型、概率图模型、马尔可夫模型以及马尔可夫决策过程。在模型知识的驱动下, 第二篇聚焦控制领域的状态估计、系统辨识和马尔可夫决策, 形成更具理论深度的高层次学习内容。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 俞成浦 编著 |
| 个人名称等同： | 陈文颉 编著 |
| 个人名称等同： | 邓方 编著 |
| 记录来源： | CN SDL 20250909 |