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模式識別與機器學習(簡體書)
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商品簡介

作者簡介

名人/編輯推薦

模式識別與機器學習系統介紹了模式識別與機器學習的基礎理論、模型與算法,同時兼顧了前沿知識的適當融入。本書以貝葉斯學習的思想貫穿始終,並適時與其他重要知識點(如支持向量機、深度學習)等進行交叉和關聯,便於讀者在形成良好知識體系的同時保持對整個領域知識的全面把握。
全書共14章和4個附錄,循序漸進地對模式識別與機器學習領域進行剖析。首先介紹貝葉斯學習基礎、邏輯回歸、概率圖模型基礎、隱馬爾可夫模型和條件隨機場,接著介紹支持向量機、人工神經網絡與深度學習、高斯過程、聚類、主成分分析與相關的譜方法,最後介紹確定性近似推理、隨機近似推理和強化學習。附錄包括傳統的模式識別與機器學習方法近鄰法和決策樹,還有向量微積分和隨機變量的變換等與本學科方向強相關的重要知識點。

本書內容深入淺出,生動有趣,力求反映這一領域的核心知識體系和新的發展趨勢。每章內容都盡可能做到豐富完整,並附有思考與計算題,便於讀者對知識的鞏固和融會貫通。

本書適合作為本科生和研究生(碩/博)課程的教材,也可作為希望從事人工智能相關工作的科技工作者的自學參考書。
孫仕亮,清華大學博士,華東師範大學教授。在華東師範大學從事研究工作,主講本科和研究生“模式識別與機器學習”“高級機器學習”等課程,並在英國倫敦大學學院、美國哥倫比亞大學從事訪問合作研究。在模式識別與機器學習領域的國際著名期刊和會議發表學術論文100餘篇,承擔多項國家級、省部級科研項目及國際知名企業的合作研究項目,研究成果多次獲得省部級科學技術獎勵。
趙靜,華東師範大學博士,講師。從事模式識別與機器學習領域的研究,包括概率模型、貝葉斯學習、近似推理與優化。主講研究生“高級機器學習”和本科生“可信機器學習”等課程。入選上海市2016年度“揚帆計劃”和2019年度“晨光計劃”。發表論文近20篇,代表性成果發表於JMLR、T-CYB、IJCAI等國際頂級期刊和會議。
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