书目详细信息
： 机器学习理论导引
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-65424-7:CNY79.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习理论导引/.周志华[等]著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2020 |
| 载体形态项： | 195页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 本书梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具, 即: 可学习性, (假设空间)复杂度, 泛化界, 稳定性, 一致性, 收敛率, 遗憾界。每章聚焦其一, 除介绍基本概念外, 还给出若干分析实例, 如显示出不同理论工具如何应用于支持向量机这种常见机器学习技术。读者今后对具体机器学习问题或技术作分析时, 可根据条件选择适用的工具。 |
| 并列题名： | Introduction to the theory of machine learning |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 周志华 著 |
| 个人名称等同： | 王魏 著 |
| 个人名称等同： | 高尉 著 |
| 个人名称等同： | 张利军 著 |
| 记录来源： | CN 91MARC 20200713 |