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机器学习导论 原书第3版
（土耳其）埃塞姆·阿培丁著；范明译2016 年出版356 页ISBN：9787111521945本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类...
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统计机器学习导论 英文版
（日）杉山将（MASASHISUGIYAMA）著2018 年出版498 页ISBN：9787111586784本书对机器学习的关键知识点进行了全面讲解，帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识，接着详细分析机器学习技术的两类主要方法——生成方法和判别方法，最后...
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机器学习导论 原书第2版
（美）米罗斯拉夫·库巴特著2018 年出版251 页ISBN：9787111605812本书是一本浅显易懂的机器学习入门教材，它以理论与实际相结合的方式全面地涵盖了主流的机器学习理论与技术。全书共17章，介绍了贝叶斯分类器、最近邻分类器、线性与多项式分类器、人工神经网络、决策树、基于...
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