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內容簡介： 本书使用概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，介绍的主要内容包括：什么是机器学习、单变量模型、多变量模型、统计数据、决策理论、信息理论、线性代数、优化、线性判别分析、逻辑回归、线性回归、广义线性模型、结构化数据的神经网络、图像神经网络、序列神经网络、基于范式的方法、内核方法、用更少的标记例子学习、降维、聚类、推荐系统和图嵌入等内容。 關於作者： 江红 华东师范大学副教授，博士。1994年毕业于复旦大学计算机系。1994年7月起，华东师范大学任教至今。曾荣获华东师范大学教学成果三等奖、华东师范大学第三届青年教师课堂教学大奖赛三等奖、华东师范大学优秀任课教师奖、华东师范大学优秀教学改革研究论文二等奖、华东师范大学青年教师岗位培训优秀学员、上海市高等学校优秀毕业生等荣誉。

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