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《机器学习导论》涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式

下载格式: pdf。共290页。文件容量30.8M。: 作者：(土)埃塞姆阿培丁; 出版者的话; 译者序; 前言; 符号说明; 第1章引言1; 1.1 什么是机器学习1; 1.2 机器学习的应用实例2; 1.2.1 学习关联性2; 1.2.2 分类3; 1.2.3 回归5; 1.2.4 非监督学习6; 1.2.5 增强学习7; 1.3 注释8; 1.4 相关资源10; 1.5 习题11; 1.6 参考文献12; 第2章监督学习13; ......; 第3章贝叶斯决策理论27; 第4章参数方法37; 第5章多元方法54; 第6章维度归约67; 第7章聚类94; 第8章非参数方法107; 第9章决策树124; 第10章线性判别式139; 第11章多层感知器155; 第12章局部模型182; 第13章核机器200; 第14章图方法221; 第15章隐马尔科夫模型238; 第16章贝叶斯估计255; 第17章组合多学习器280; 第18章增强学习297; 第19章机器学习实验的设计与分析314; 附录A 概率论341; 索引348

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