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题名/责任者:

机器学习算法/(美) 安柯·莫特拉著 庄福振, 赵朋朋译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68048-2/CNY79.00

载体形态项:

194页:图;26cm

统一题名:

Algorithmic aspects of machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

莫特拉 (Moitra, Ankur) 著

个人次要责任者:

庄福振 译

个人次要责任者:

赵朋朋 译

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书原版由剑桥大学出版社出版。本书简体中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版

责任者附注:

安柯·莫特拉 (Ankur Moitra), 麻省理工学院洛克威尔数学系副教授。庄福振, 北京航空航空大学研究员、博士生导师。赵朋朋, 苏州大学教授、博士生导师, 苏州工业园区科技领军人才。

书目附注:

有书目 (第184-190页) 和索引

提要文摘附注:

本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识, 以此把它们关联起来。本书介绍机器学习中的重要模型和主要问题, 并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具, 包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。具体来说, 本书共8章, 内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。

使用对象附注:

本书适合理论计算机科学家、机器学习研究人员以及相关专业的学生阅读和学习

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