首页| 行业标准| 论文文档| 电子资料| 图纸模型
购买积分 购买会员 激活码充值

您现在的位置是:团子下载站 > 其他 > 机器学习导论

机器学习导论

  • 资源大小: 97.07MB
  • 上传时间:2021-06-09
  • 下载次数:0次
  • 浏览次数:44次
  • 资源积分:1积分
  • 标      签: 机器学习

资 源 简 介

《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍,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、多层感知器,局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较,组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,人脸识别或语音识别,优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释,以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材,也可供研究机器学习方法的技术人员参考。
VIP VIP