[其他资源] 机器学习导论

[复制链接]

字体大小: 正常放大

张志红

1411 主题	8 听众	3903 积分

TA的每日心情

	开心 2024-6-5 18:09

签到天数: 160 天

[LV.7]常住居民III

自我介绍: 数学中国工作人员

电梯直达

1^#

发表于 2024-8-12 15:27 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

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，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。
由于本书资料过大，故给出了百度网盘链接，大家自行下载。