机器学习: 贝叶斯和优化方法/(希) 西格尔斯·西奥多里蒂斯, Sergios Theodoridis, 王刚 ...

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设置3:本书主要内容包括参数估计、正则化、均方误差线性估计、随机梯度下降、最小二乘、经典贝叶斯分类、凸分析、稀疏学习、再生核希尔伯特空间学习、贝叶斯学习、蒙特卡罗方法、概率图模型、神经网络和深度学习、降维、潜变量建模等。

摘要:有索引

附注提要

本书主要内容包括参数估计、正则化、均方误差线性估计、随机梯度下降、最小二乘、经典贝叶斯分类、凸分析、稀疏学习、再生核希尔伯特空间学习、贝叶斯学习、蒙特卡罗方法、概率图模型、神经网络和深度学习、降维、潜变量建模等。

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馆藏信息

索书号	条码号	登录号	馆藏地点	馆藏状态	借出日期	还回日期	流通类型	预约处理	卷册说明
TP181/167	00594154	0	综合文献室	入藏			中文图书