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机器学习导论（原书第3版）
『简体书』 作者：[土]埃塞姆 阿培丁[Ethem Alpaydin] 出版：机械工业出版社 日期：2016-01-01 本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。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、核机器、图方法、隐马尔可夫模型、贝叶斯估计、组合多 ... |
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机器学习导论（原书第2版）
『简体书』 作者：阿培丁 (Ethem Alpaydin),范明,昝红英,牛常 出版：机械工业出版社 日期：2014-05-01 本书讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、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以及增强学习。 本书可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也 ... |
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