本书的作者是雅典大学和香港中文大学(深圳)机器学习和信号处理领域的教授西格尔斯 西奥多里蒂斯,就是经典著作《模式识别》的第一作者。本次阅读的书籍《机器学习:贝叶斯和优化方法》是该书的得二版,在2020年,华章分社就引入该书的英文版,本书一部有关机器学习的大部头著... (展开) 7 2回应 那个百分十先生 ...
机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)豆瓣评分:9.7 简介:本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索,新版重写了关于神经网络和深度学习的章节,并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识,包括均方、最小二乘和最大似然方法,以及岭回归
机器学习:贝叶斯和优化⽅法_Facebook如何使⽤贝叶斯优化 在机器学习模型中进⾏更好的实验 机器学习:贝叶斯和优化⽅法 重点 (Top highlight) I recently started a new newsletter focus on AI education. TheSequence is a no-BS( meaning no hype, no news etc) AI- focused newsletter that takes 5 ...
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机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版) 全景式呈现机器学习方法和新研究趋势,重写了关于神经网络和深度学习的章节,扩展了关于贝叶斯学习的内容 作者:西格尔斯出版社:机械工业出版社出版时间:2022年04月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥209.20 定价 ¥279.00 ...
机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版) 作者:[希]西格尔斯·西奥多里蒂斯(Se... 出版社:机械工业 定价 279.00 售价 ¥209.25 配送至 浙江杭州 免邮费 销量 请登录后刷新查看 库存 请登录后刷新查看 立即购买 加入购物车 收藏 服务 正品保证 七天无理由退换货 赠送209积分 ...
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本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索,涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中,经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等,新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子...