深度学习视角:Kevin Murphy的机器学习概率解析
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更新于2024-07-22
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《机器学习:概率论观点》是由凯文·P·墨菲(Kevin P. Murphy)编著的一本权威著作,它属于 Adaptive Computation and Machine Learning 系列,由麻省理工学院出版社出版。该书在2012年发行,旨在从概率论的角度深入探讨机器学习领域的理论与实践。
本书的核心内容是将机器学习方法与概率论紧密结合,强调了在理解数据和预测未来事件时,如何利用概率模型进行决策和建模。作者以严谨的学术态度,通过概率论的框架,解析了各种机器学习算法的工作原理,如贝叶斯分类、最大似然估计、期望最大化(EM)算法等,并讨论了深度学习的兴起和发展,这是近年来机器学习领域的一个重要分支,尤其在神经网络和大规模数据处理方面取得了显著成就。
书中不仅包含了基础概念的介绍,还提供了丰富的实例和实际应用案例,帮助读者理解这些理论如何在现实世界的问题中得以应用。此外,书中附有详尽的参考文献和索引,便于进一步深入研究和拓展专业知识。
版权方面,未经麻省理工学院出版社书面许可,不得任何形式的电子或机械复制(包括复印、录音或信息存储与检索)。读者若需批量购买,可联系 special_sales@mitpress.mit.edu 获取特殊折扣信息。
《机器学习:概率论观点》是一本既适合机器学习专业学生和研究人员深化理论理解,也适合工程师和数据科学家提升实践技能的必备参考资料。它展示了如何将概率理论与现代计算技术相结合,推动人工智能的发展。
2018-07-29 上传
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