與時俱進-機器學習基本原理與實踐應用研究 但松健 鮑俊穎 9787521841077 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：經濟科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202211*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：與時俱進-機器學習基本原理與實踐應用研究 ISBN：9787521841077 出版社：經濟科學 著編譯者：但松健 鮑俊穎 頁數：220 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1642229 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書共八章，第一章為緒論，簡要介紹機器學習的概念、發展歷程、分類及發展前景；第二章分析機器學習的數學基礎，主要包括線性代數與矩陣分析基礎、概率與統計基礎、優化理論基礎；第三章至第七章分別研究貝葉斯分類器、決策樹演算法、神經網路學習演算法、數據維度歸約方法、關聯規則和協同過濾等典型機器學習演算法；第八章分析機器學習在商業、建築、醫藥等領域的應用。作者簡介 鮑俊穎，河南信陽人，畢業於重慶大學，現為重慶第二師範學院專任教師，主要從事數學教育，人工智慧和大數據分析等方面研究。曾在多家企業掛職，期間從事數據分析師工作，學習企業先進技術應用於教學科研，先後獲得「高級數據分析師」「大數據分析師（高級）」「工業和信息化領域急需緊缺人才」教師認證。近年來，發表論文10餘篇，其中核心論文2篇。主編教材1部，專利授權5項。主持科研項目3項，重慶市教育規劃項目1項，教改項目2項，一流課程1項，課程思政建設項目、高水平教改項目等教學研究項目4項，橫向項目1項。獲重慶市「青教賽」三等獎，校級教學比賽一等獎等多個教學獎勵，教學成果獎1項。指導學生參加全國大學生統計建模大賽獲重慶市一等獎。目錄 第一章 緒論第一節 機器學習的概念 第二節 機器學習的發展歷程 第三節 機器學習的分類 第四節 機器學習的發展前景 第二章 機器學習的數學基礎 第一節 線性代數與矩陣分析基礎 第二節 概率與統計基礎 第三節 優化理論基礎 第三章 貝葉斯分類器 第一節 貝葉斯決策 第二節 樸素貝葉斯分類器 第三節 正態貝葉斯分類器 第四章 決策樹演算法 第一節 概述 第二節 決策樹分裂的不純度度量 第三節 典型決策樹演算法 第五章 神經網路學習演算法 第一節 人工神經網路概述 第二節 前饋神經網路 第三節 反饋神經網路 第六章 數據維度歸約方法 第一節 單類數據降維 第二節 流形學習 第三節 多類數據特徵選擇與提取 第七章 關聯規則和協同過濾 第一節 關聯規則概述 第二節 關聯規則的經典演算法 第三節 協同過濾 第八章 機器學習的應用領域 第一節 商業領域 第二節 建築領域 第三節 醫藥領域 第四節 其他領域 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
