字段 | 字段内容 |
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001 | 01h0277671 |
005 | 20210708102113.0 |
010 | $a: 978-7-302-54605-4$d: CNY128.00 |
100 | $a: 20210706d2021 em y0chiy50 ea |
101 | $a: chi |
102 | $a: CN$b: 110000 |
105 | $a: a a 000yy |
106 | $a: r |
200 | $a: 机器学习导论$A: ji qi xue xi dao lun$d: = Introduction to machine learning$f: 王东著$z: eng |
210 | $a: 北京$c: 清华大学出版社$d: 2021.02 |
215 | $a: XV, 468页$c: 图$d: 24cm |
320 | $a: 有书目 (第427-468页) |
330 | $a: 本书分类介绍机器学习领域的主要模型和算法, 重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性, 帮助读者建立机器学习的基础理论功底, 为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题, 线性模型, 神经网络及深度学习, 核方法, 图模型, 无监督学习, 非参数模型, 演化学习, 强化学习, 数值优化方法等。 |
510 | $a: Introduction to machine learning$z: eng |
606 | $a: 机器学习$A: ji qi xue xi |
690 | $a: TP181$v: 5 |
701 | $a: 王东$A: wang dong$4: 著 |
801 | $a: CN$b: XAWSL$c: 20210706 |
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