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  • 机器学习公式详解 (“西瓜书”学习伴侣“南瓜书”正式版) 谢文睿,秦州 人民邮电出版社 9787115559104
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机器学习公式详解 (“西瓜书”学习伴侣“南瓜书”正式版) 谢文睿,秦州 人民邮电出版社 9787115559104

正版旧书 里面部分笔记 内容完好 可正常使用 旧书不附带光盘

￥ 24.33 八五品

库存21件

江西南昌
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作者谢文睿,秦州

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115559104

出版时间2021-03

装帧线装

货号4516990

上书时间2024-07-30

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品相描述：八五品
商品描述
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书名：机器学习公式详解 (“西瓜书”学习伴侣“南瓜书”正式版)
编号：4516990
ISBN：9787115559104[十位:]
作者：谢文睿,秦州
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2021年03月
页数：0
定价：49.80 元
参考重量：0.400Kg
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新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *
序(王斌 小米AI 实验室主任、NLP 首席科学家) 前言 主要符号表 第 1章 绪论 式(1.1) 式(1.2) 第 2章 模型评估与选择 式(2.20) 式(2.21) 式(2.27) 式(2.41) 附注 参考文献 第3章 线性模型 式(3.5) 式(3.6) 式(3.7) 式(3.10) 式(3.27) 式(3.30) 式(3.32) 式(3.37) 式(3.38) 式(3.39) 式(3.43) 式(3.44) 式(3.45) 第4章 决策树 式(4.1) 式(4.2) 式(4.6) 式(4.7) 式(4.8) 附注 参考文献 第5章 神经网络 式(5.2) 式(5.10) 式(5.12) 式(5.13) 式(5.14) 式(5.15) ii j 目录 式(5.20) 式(5.22) 式(5.23) 式(5.24) 附注 参考文献 第6章 支持向量机 式(6.9) 式(6.10) 式(6.11) 式(6.13) 式(6.35) 式(6.37) 式(6.38) 式(6.39) 式(6.40) 式(6.41) 式(6.52) 式(6.60) 式(6.62) 式(6.63) 式(6.65) 式(6.66) 式(6.67) 式(6.70) 附注 参考文献 第7章 贝叶斯分类器 式(7.5) 式(7.6) 式(7.12) 式(7.13) 式(7.19) 式(7.20) 式(7.24) 式(7.25) 式(7.27) 式(7.34) 附注 参考文献 第8章 集成学习 式(8.1) 式(8.2) 式(8.3) 式(8.4) 式(8.5) 式(8.6) 式(8.7) 式(8.8) 式(8.9) 式(8.10) 式(8.11) 式(8.12) 式(8.13) 式(8.14) 式(8.16) 式(8.17) 式(8.18) 式(8.19) 式(8.20) 式(8.21) 式(8.22) 式(8.23) 式(8.24) 式(8.25) 式(8.26) 式(8.27) 式(8.28) 式(8.29) 式(8.30) 式(8.31) 式(8.32) 式(8.33) 式(8.34) 式(8.35) 式(8.36) 第9章 聚类 式(9.5) 式(9.6) 式(9.7) 式(9.8) 式(9.33) 式(9.34) 式(9.35) 式(9.38) 第 10章 降维与度量学习 式(10.1) 式(10.2) 式(10.3) 式(10.4) 式(10.5) 式(10.6) 式(10.10) 式(10.14) 式(10.17) 式(10.24) 式(10.28) 式(10.31) 第 11章 特征选择与稀疏学习 式(11.1) 式(11.2) 式(11.5) 式(11.6) 式(11.7) 式(11.10) 式(11.11) 式(11.12) 式(11.13) 式(11.14) 式(11.15) 式(11.16) 式(11.17) 式(11.18) 第 12章 计算学习理论 式(12.1) 式(12.2) 式(12.3) 式(12.4) 式(12.5) 式(12.7) 式(12.9) 式(12.10) 式(12.11) 式(12.12) 式(12.13) 式(12.14) 式(12.15) 式(12.16) 式(12.17) 式(12.18) 式(12.19) 式(12.20) 式(12.21) 式(12.22) 式(12.23) 式(12.24) 式(12.25) 式(12.26) 式(12.27) 式(12.28) 式(12.29) 式(12.30) 式(12.31) 式(12.32) 式(12.34) 式(12.36) 式(12.37) 式(12.38) 式(12.39) 式(12.40) 式(12.41) 式(12.42) 式(12.43) 式(12.44) 式(12.45) 式(12.46) 式(12.52) 式(12.53) 式(12.57) 式(12.58) 式(12.59) 式(12.60) 参考文献 第 13章 半监督学习 式(13.1) 式(13.2) 式(13.3) 式(13.4) 式(13.5) 式(13.6) 式(13.7) 式(13.8) 式(13.9) 式(13.12) 式(13.13) 式(13.14) 式(13.15) 式(13.16) 式(13.17) 式(13.20) 第 14章 概率图模型 式(14.1) 式(14.2) 式(14.3) 式(14.4) 式(14.7) 式(14.8) 式(14.9) 式(14.10) 式(14.14) 式(14.15) 式(14.16) 式(14.17) 式(14.18) 式(14.19) 式(14.20) 式(14.22) 式(14.26) 式(14.27) 式(14.28) 式(14.29) 式(14.30) 式(14.31) 式(14.32) 式(14.33) 式(14.34) 式(14.35) 式(14.36) 式(14.37) 式(14.38) 式(14.39) 式(14.40) 式(14.41) 式(14.42) 式(14.43) 式(14.44) 第 15章 规则学习 式(15.2) 式(15.3) 式(15.6) 式(15.7) 式(15.9) 式(15.10) 式(15.11) 式(15.12) 式(15.13) 式(15.14) 式(15.16) 第 16章 强化学习 式(16.2) 式(16.3) 式(16.4) 式(16.7) 式(16.8) 式(16.10) 式(16.14) 式(16.16) 式(16.31)
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