借阅：6人
收藏：0人
机器学习与深度学习算法基础
- 查看机读格式
/贾壮编著
ISBN/ISSN：978-7-301-31347-3
价格：CNY89.00
出版：北京 :北京大学出版社 ,2020
载体形态：391页 :图 ;26cm
简介：本书共分为上下两篇，共18章其中第一篇为经典机器学习模型部分，主要讲解了常用的机器学习经典模型。第1章讲解线性回归和lasso回归，岭回归。第2章介绍SVM模型。第3章介绍逻辑斯蒂回归。第4章介绍决策树模型。第5章介绍k近邻算法。第6章介绍朴素贝叶斯模型。第7章介绍线性判别分析与主成分分析。第8章介绍流形学习。第9章介绍聚类算法。第10章介绍稀疏编码。第11章介绍T—SVM模型。第12章介绍集成算法与提升算法。第二篇为深度学习和神经网络部分，主要介绍了时下最流形和通用的一些模型。第13章介绍了感知机模型，并简述了深度学习和神经网络的相关脉络。第14章介绍了深度学习网络的相关组成部分。第15章介绍了CNN的基本原理。第16章介绍了RNN的基本原理。第17章介绍了GAN的基本原理。最后，在第18章对本书进行了总结。
并列题名：Machine learning deep learning
中图分类号：TP181
责任者：贾壮 编著
-
评分：
-
加入暂存架
豆瓣内容简介：
豆瓣作者简介：
| 序号 | 图书条码 | 索书号 | 登录号 | 藏书部门 | 流通状态 | 年卷期 | 装订册 | 装订方式 | 装订颜色 |
| 类型 | 说明 | URL |
| 评 论 |
评分：
发表
借阅关系图
热门检索信息
扫描图书信息
使用支持文本扫描图片的手机应用（不支持微信）扫描二维码，便于查找书架！
借阅趋势
相关资源
相关图书
