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保正版!2本套 机器学习+机器学习公式详解 第2版9787302423287清华大学出版社等周志华

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作者周志华

出版社清华大学出版社等

ISBN9787302423287

出版时间2016-01

装帧平装

开本其他

定价197.8元

货号1203119809

上书时间2024-04-03

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介
《机器学习》
周志华 教授,南京大学计算机系主任、人工智能学院院长、校学术委员会委员。欧洲科学院外籍院士。人工智能相关五大主流国际学会ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均入选Fellow的首位华人学者,中国计算机学会、中国人工智能学会会士。曾获IEEE计算机学会Edward J. McCluskey技术成就奖、CCF王选奖等。
《机器学习公式详解 第2版》
谢文睿
北京工业大学硕士,Datawhale开源项目负责人,百度算法工程师,研究方向为机器学习与自然语言处理。

秦州
康奈尔大学计算机硕士,Datawhale成员,阿里巴巴算法专家,研究方向为图计算与自然语言处理, 在NeurIPS、AAAI、CIKM等会议上录用多篇学术论文并获得CIKM 2019很好应用论文奖。

贾彬彬
工学博士,兰州理工大学讲师,研究方向为机器学习与数据挖掘,在TKDE、TNNLS、PRJ、ICML、AAAI等期刊和会议上共发表学术论文十余篇,并担任ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI 等会议的程序委员会委员(PC Member)。

目录
《机器学习》
《机器学习公式详解 第2版》
【注】本套装以商品标题及实物为准,因仓位不同可能会拆单发货,如有需要购买前可联系客服确认后再下单,谢谢!

内容摘要
《机器学习》
机器学习是计算机科学的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索.本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.
《机器学习公式详解 第2版》
周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》(俗称“南瓜书”)的第2版。相较于第1版,本书对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析,以过来人视角给出学习建议,旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明,以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。全书共16章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解,希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。本书思路清晰,视角独特,结构合理,可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

主编推荐
《机器学习》
"击败AlphaGo的武林秘籍;赢得人机大战的必由之路。回答了有关机器学习的六大疑问,浅显生动,外行也能读懂。既道出了机器学习的前世今生,又展望了机器学习的未来发展,让道听途说的信息止于智者。
"
《机器学习公式详解 第2版》
(1)320个公式的详细推导解析。
在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后,第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面,公式解读数量由250个上升至320个。

(2)机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册!
延续第1版思路,第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读:新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读;新增数学知识的解读,同时将其前置在所用到的章节处,不再以附注的形式给出,便于目录查阅;在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解,进一步照顾数学基础薄弱的读者。 

(3)以开源方式多人协作,内容品质已被广大读者认可。
 “南瓜书”PDF版开源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2,“南瓜书”纸质版出版2年后,16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万,经过开源教程、图书及视频的充分迭代后,形成第2版“南瓜书”,质量已被广大读者充分验证。

(4)俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光(博主@爱可可-爱生活)、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐。

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