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书目信息

题名：	机器学习从原理到应用
作者：	卿来云，黄庆明编著
分册：
出版信息：	北京人民邮电出版社 2020
页数：	232页
开本：	26cm
丛书名：	高等学校信息技术类新方向新动能新形态系列规划教材
单册：
中图分类：	TP181
科图分类：
主题词：	机器学习--ji qi xue xi--高等学校--教材
电子资源：
ISBN：	978-7-115-54274-8

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314		@a卿来云, 中国科学院研究生院计算机博士, 中国科学院大学计算机学院教授, 长期从事机器学习、计算机视觉和数据压缩方面的科研与教学工作。黄庆明, 中国科学院大学讲席教授、博导, 国家杰出青年科学基金获得者。
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330		@a本书共11章, 主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型, 即监督学习模型和非监督学习模型。针对监督学习模型, 本书介绍了线性模型 (线性回归、Logistic回归) 、非线性模型 (SVM、生成式分类器、决策树)、集成学习模型和神经网络模型及其训练; 针对非监督学习模型, 本书讲解了常用的降维技术 (线性降维技术与非线性降维技术) 和聚类算法 (如均值聚类、GMM、层次聚类、均值漂移聚类、DBSCAN和基于密度峰值的聚类等)。
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机器学习从原理到应用/卿来云, 黄庆明编著.-北京：人民邮电出版社，2020

232页：图；26cm.-(高等学校信息技术类新方向新动能新形态系列规划教材)

教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会-Arm中国产学合作项目成果 Arm中国教育计划官方指定教材

ISBN 978-7-115-54274-8：CNY55.00

本书共11章, 主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型, 即监督学习模型和非监督学习模型。针对监督学习模型, 本书介绍了线性模型 (线性回归、Logistic回归) 、非线性模型 (SVM、生成式分类器、决策树)、集成学习模型和神经网络模型及其训练; 针对非监督学习模型, 本书讲解了常用的降维技术 (线性降维技术与非线性降维技术) 和聚类算法 (如均值聚类、GMM、层次聚类、均值漂移聚类、DBSCAN和基于密度峰值的聚类等)。

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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	312470	S312470	历史工业书库（图文三楼西）/ [索取号:TP181/11]	在馆
2	312471	S312471	历史工业书库（图文三楼西）/ [索取号:TP181/11]	在馆
3	312472	S312472	历史工业书库（图文三楼西）/ [索取号:TP181/11]	在馆