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內容簡介： 本书介绍了实证机器学习的基础理论以及在自主异常检测、自主数据划分、自主分类、自主学习等不同领域的优选方法、方法论、模型、流程和技术。涉及多种优选人工智能技术，可应用于图像处理、自然语言处理、生物信息学、智能机器人、航天系统等诸多领域。 目錄： ●第1篇理论背景 第1章绪论 1.1动机 1.2从手工到自主 1.3从以假设为中心到以数据为中心的 1.4从离线到在线和动态进化 1.5解释性、透明度、拟人特性 1.6提出方法的原理和步骤 1.7本书结构 参考文献 第2章统计机器学习 2.1概率论简介 2.1.1随机性和确定性 2.1.2概率质量和密度函数 2.1.3概率矩 2.1.4密度估计方法 2.1.5贝叶斯方法和概率论的其他分支 ……

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