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概率图模型和深度神经网络

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湖北武汉

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作者刘瑞芳, 高升编著

出版社北京邮电大学出版社

ISBN9787563568062

出版时间2023-01

装帧平装

开本其他

定价58元

货号4315243

上书时间2024-12-19

瀚东书店

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商品详情

品相描述：全新

商品描述

商品简介

本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用,并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理，培养学生“知其然，并知其所以然”的思维方式，解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参的问题。

本书内容丰富，将原理与实例相结合，数学与代码相结合，可作为高等院校的人工智能相关专业本科生和研究生课程的教材，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参阅。

作者简介

刘瑞芳，北京邮电大学人工智能学院副教授。主要研究网络性能统计推断、算法分析，主要从事IP网络性能和网络应用等方面的研究和开发工作，参与多项科研项目，在国内外重要学术刊物及会议上发表学术论文多篇。

目录
本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用, 并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理,培养学生“知其然,并知其所以然”的思维方式, 解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参的问题。

精彩内容

本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用,并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理，培养学生“知其然，并知其所以然”的思维方式，解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参的问题。

本书内容丰富，将原理与实例相结合，数学与代码相结合，可作为高等院校的人工智能相关专业本科生和研究生课程的教材，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参阅。

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