模式識別與機器學習(簡體書)
- ISBN13:9787302558927
- 出版社:清華大學出版社(大陸)
- 作者:孫仕亮; 趙靜
- 裝訂/頁數:平裝/327頁
- 規格:24cm*17cm (高/寬)
- 版次:一版
- 出版日:2020/10/13
商品簡介
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。
作者簡介
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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