机器学习——数据表示学习及应用 - 中国高校教材图书网
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书名： |
机器学习——数据表示学习及应用
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| ISBN： | 9787302680185 |
条码： | |
| 作者： |
作者：张春阳、陈俊龙
相关图书
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装订： | 平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 大32开 |
| 定价： |
￥59.90
折扣价：￥56.91
折扣：0.95
节省了2.995元
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字数： |
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| 出版社： |
清华大学出版社 |
页数： |
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| 发行编号： | |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2025-03-01 |
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| 内容简介： |
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本书可视为一本围绕数据表示学习的机器学习图书，全书共7章。第1章绪论，包括机器学习简介、特征工程与数据表示学习、数学与概率基础。 第2章传统降维方法，包括主成分分析、流形学习、t分布随机邻域嵌入和自编码器。第3章分布式表示学习和聚类算法，包括Kmeans算法和K近邻算法、原型聚类算法、基于密度的聚类算法以及层次聚类。第4章稀疏表示学习，包括稀疏表示简介和匹配追踪算法等。第5章神经网络中的特征提取，包括多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等。第6章生成式表示学习，包括贝叶斯学习、近似推断、概率图模型、生成对抗网络和扩散模型等。第7章对比式表示学习，包括数据增强、正负样本的选择、相似性度量、对比框架等。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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