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实机器学习

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作者(保) 普拉门·P. 安格洛夫, 顾晓伟著

出版社国防工业出版社

ISBN9787118125368

出版时间2022-08

装帧精装

开本其他

定价178元

货号4148882

上书时间2024-10-02

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商品描述
目录
本书通过引入从局部到全局数据样本特性 (包括累计邻近、典型性和偏心距) 作为数据的特征, 发展一种全新的、完全数据驱动的机器学习方法, 即所谓“实证机器学习方法”。该方法可以最大程度地减少对“人工”介入的依赖, 可以从少量数据出发获得持续学习能力, 可以实现信号处理、机器视觉、异常探测等实时在线应用。全文从理论背景、理论基础、实现应用三方面进行了介绍。在文中和附录中, 还给出了各类应用实例的伪代码和MatLab代码, 便于读者尽快进入角色和开展实际应用。

内容摘要
本书介绍了实证机器学习的基础理论以及在自主异常检测、自主数据划分、自主分类、自主学习等不同领域的优选方法、方法论、模型、流程和技术。涉及多种优选人工智能技术,可应用于图像处理、自然语言处理、生物信息学、智能机器人、航天系统等诸多领域。

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