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《机器学习：从公理到算法》内容简介
这是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。本书可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。
《机器学习：从公理到算法》书籍信息摘要
《机器学习：从公理到算法》内容简介与阅读建议，作者 于剑，科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：计算机网络、软硬件开发。
- 作者：于剑
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《机器学习：从公理到算法》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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常见问题
《机器学习：从公理到算法》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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