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{| class="wikitable" align="right" |- | style="background: #008080" align= center| '''<big>机器学习导论</big> ''' |- | [[File:20091009141442-437607133.jpg|缩略图|居中|[https://pic.baike.soso.com/p/20091009/20091009141442-437607133.jpg 原图链接][https://baike.sogou.com/PicBooklet.v?relateImageGroupIds=&lemmaId=6373831&now=https%3A%2F%2Fpic.baike.soso.com%2Fp%2F20091009%2F20091009141442-437607133.jpg&type=1#simple_0 来自搜狗的图片]]] |- | style="background: #008080" align= center| |- | align= light| |} 《机器学习导论(原书第2版)》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。《机器学习导论(原书第2版)》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。
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