《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》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,通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类,站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通,形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新,使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理,关注贴近应用层的...
本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识,包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术,包括稀疏建模方法,再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变...
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