机器学习第一课程,第二版
为本科生和研究生写的,机器学习第一课涵盖了理解一些最流行的机器学习算法所需的核心数学和统计技术。提出的算法跨越了机器学习的主要问题领域:分类、聚类和投影。主题包括线性建模、预测、向量/矩阵表示法和线性模型的非线性响应。
这本书包括许多例子特色MATLAB代码网上。
为本科生和研究生写的,机器学习第一课涵盖了理解一些最流行的机器学习算法所需的核心数学和统计技术。提出的算法跨越了机器学习的主要问题领域:分类、聚类和投影。主题包括线性建模、预测、向量/矩阵表示法和线性模型的非线性响应。
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