书目信息 |
| 题名: |
机器学习
|
|
| 作者: | 周志华 著 | |
| 分册: | ||
| 出版信息: | 北京 清华大学出版社 2016 |
|
| 页数: | 14,425页 | |
| 开本: | 24cm | |
| 丛书名: | ||
| 单 册: | ||
| 中图分类: | TP181 | |
| 科图分类: | ||
| 主题词: | 机器学习 | |
| 电子资源: | ||
| ISBN: | 978-7-302-42328-7 | |
| 000 | 00958nam0 2200229 450 | |
| 001 | 0400001547 | |
| 005 | 20220907163007.72 | |
| 010 | @a978-7-302-42328-7@dCNY88.00 | |
| 100 | @a20160125e20172016em y0chiy50 ea | |
| 101 | 0 | @achi |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @ay z 001yy | |
| 200 | 1 | @a机器学习@9ji qi xue xi@b专著@dMachine learning@f周志华著@zeng |
| 210 | @a北京@c清华大学出版社@d2016@h2017.6 | |
| 215 | @a14,425页@d24cm | |
| 330 | @a本书共16章,分为3个部分:第1部分(第1-3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4-10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11-16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。 | |
| 510 | 1 | @aMachine learning@zeng |
| 606 | 0 | @a机器学习 |
| 690 | @aTP181@v5 | |
| 701 | 0 | @a周志华@9zhou zhi hua@4著 |
| 801 | 0 | @aCN@b91MARC@c20171018 |
| 905 | @b1025366-70@dTP181@f5@e124 | |
| 机器学习=Machine learning/周志华著.-北京:清华大学出版社,2016(2017.6) |
| 14,425页;24cm |
| ISBN 978-7-302-42328-7:CNY88.00 |
| 本书共16章,分为3个部分:第1部分(第1-3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4-10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11-16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
|
正题名:机器学习
索取号:TP181/124
 
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1025366 | 210253660 | 第二样本阅览室/ [索取号:TP181/124] | 在馆 | |
| 2 | 1025367 | 210253679 | 第三借阅区/ [索取号:TP181/124] | 在馆 | |
| 3 | 1025368 | 210253688 | 第三借阅区/ [索取号:TP181/124] | 在馆 | |
| 4 | 1025369 | 210253697 | 第三借阅区/ [索取号:TP181/124] |
已借出,限还日期为2026.08.26 借出人:张珊珊 |
|
| 5 | 1025370 | 210253704 | 密集书库—计算机科学学院/ [索取号:TP181/124] | 在馆 | |
| 6 | 1056740 | 210567402 | 第三借阅区/ [索取号:TP181/124] | 在馆 |