机读格式显示(MARC)

• 000 01389nam 2200313 450

• 001 0000589845

• 005 20220814084900.0

• 010 __ |a 978-7-111-68511-1 |d CNY69.00

• 100 __ |a 20210824d2021 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 机器学习导论 |A ji qi xue xi dao lun |f 卢官明编著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021.8

• 215 __ |a 242页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 普通高等教育人工智能专业系列教材 |A pu tong gao deng jiao yu ren gong zhi neng zhuan ye xi lie jiao cai

• 300 __ |a 双色印刷

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目 (第242页)

• 330 __ |a 全书共分9章, 主要介绍线性回归、Logistic回归、Softmax回归、k-近邻法和k-d树、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、AdaBoost算法、梯度提升决策树 (GBDT)、随机森林和极端随机树、k-means算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络。

• 333 __ |a 本书可作为高等院校电子信息工程、广播电视工程、智能科学与技术、自动化、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、物联网工程等相关专业本科生的教材或教学参考书

• 410 _0 |1 2001 |a 普通高等教育人工智能专业系列教材

• 510 1_ |a Introduction to machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 卢官明 |A lu guan ming |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 上海新华 |c 20210824

• 905 __ |a WXCSXY |d TP181/244