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模式识别与机器学习 |
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题名/责任者:
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模式识别与机器学习 [ 专著] / (英)克里斯托弗·M. 毕晓普(Christopher M. Bishop)著 , 陈翔[等]译 |
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ISBN:
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978-7-115-68140-9 价格： CNY198.80 |
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语种:
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汉语 |
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载体形态:
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595页 : 彩图 ; 26cm |
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出版发行:
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北京 : 人民邮电出版社, 2026 |
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内容提要:
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本书深入而系统地介绍了模式识别和机器学习领域的基本概念、数学原理和核心算法，并附有丰富的习题。作为机器学习领域的“圣经”，本书融合了概率论、统计学、线性代数和优化理论，构建了从基础概念到前沿技术的完整知识体系，内容涵盖决策论、概率分布、线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核机、图模型、混合模型与最大期望算法、近似推断、采样方法、连续潜变量、序列数据、模型组合等。 |
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主题词:
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模式识别 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法
:
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TP391.4 版次： 5 |
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中图分类法
:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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毕晓普 著 |
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次要责任者:
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陈翔 译 |
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次要责任者:
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张存旺 译 |
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次要责任者:
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姜振东 译 |
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次要责任者:
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刘志毅 译 |
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次要责任者:
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许劭华 译 |
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责任者附注:
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克里斯托弗·M. 毕晓普，微软公司技术研究员、剑桥大学达尔文学院院士、英国皇家工程院院士、爱丁堡皇家学会院士和伦敦皇家学会院士。 |
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责任者附注:
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刘志毅，上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员，在AI领域深人研究和实*践十余年，涉及智能计算、空间智能以及超级人工智能对齐方向。 |
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