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• 010 __ |a 978-7-301-31347-3 |d CNY89.00

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• 200 1_ |a 机器学习与深度学习算法基础 |9 ji qi xue xi yu shen du xue xi suan fa ji chu |b 专著 |f 贾壮编著

• 210 __ |a 北京 |c 北京大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 391页 |c 图 |d 26cm

• 312 __ |a 封面英文题名：Fundamentals of machine learning and deep learning algorithms

• 330 __ |a 本书分为两篇，共18章。第一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。

• 510 1_ |a Fundamentals of machine learning and deep learning algorithms |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |x 算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP18 |v 4

• 701 _0 |a 贾壮 |9 jia zhuang |4 编著

• 801 _2 |a CN |b OLCC |c 20201216

• 905 __ |a JBXQLIB |d TP18/867