《机器学习:概率视角》高清英文原版电子书
《机器学习:概率视角》(Machine Learning: A Probabilistic Perspective)是由Kevin P. Murphy所著的一本经典机器学习教材。该书是麻省理工学院出版社出版的"适应性计算与机器学习系列"之一,以英文原版呈现,提供高清非扫描版本。书中全面探讨了机器学习的核心概念,特别强调了概率论在机器学习中的关键作用。 这本书的主要内容涵盖了广泛的机器学习理论和技术,包括但不限于监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、贝叶斯方法、概率图模型以及深度学习等。作者以概率的观点来解释和分析各种学习算法,使读者能够理解这些方法背后的统计原理和决策过程。 章节结构严谨,从基础知识如概率论和统计推断开始,逐步深入到高级主题,如马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)、隐马尔可夫模型(HMM)和条件随机场(CRF)。书中还包含了大量的实例和习题,帮助读者通过实践巩固理论知识。 此外,本书强调了模型选择和评估的重要性,讨论了如何通过信息准则和交叉验证来优化模型。书中还涉及了现代机器学习工具的使用,如Python中的Scikit-Learn库,以及如何处理大数据和并行计算。 《机器学习:概率视角》不仅适合计算机科学专业的研究生和研究人员,也对数据科学家、工程师和希望深入了解机器学习技术的专业人士具有很高的价值。它是一本既深入又实用的参考书,对于那些希望通过概率框架理解和应用机器学习的人来说,无疑是一份宝贵的资源。 版权方面,所有权利受到严格保护,未经书面许可,任何电子或机械手段的复制(包括影印、录音或信息存储和检索)都是禁止的。如果你对大量订购的折扣有兴趣,可以联系出版社的特殊销售邮箱。 最后,本书以LaTeX编程语言排版,并在美国印刷装订。如果你正在图书馆查找,可以在图书馆编目中找到其详细信息,包括ISBN号978-0-262-01802-9(精装纸版),以及相应的图书馆分类号Q325.5.M872012。该书在2012年首次出版,书号为2012004558,可供10-04-07-05-4等不同页码版本。
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