机器学习基础教程

定　　价：42 元

• 作者：柴松主编
• 出版时间：2021/9/1
• ISBN：9787564792336
• 出 版 社：电子科技大学出版社

• 中图法分类：TP181 
• 页码：155
• 版次：1
• 开本：24cm

内容简介

随着人类由工业经济时代跨入知识经济时代, 信息凸显其效用和作用。它经抽象结晶为知识, 以知识为基础构成智能。因此, 智能化是知识化和信息化的更高级形式, 必将成为人类社会发展的趋势。人工智能是实现智能化的有力工具和手段。在科学技术的各门学科和社会的各个领域中, 特别是电子信息行业中, 人工智能已经并正在广泛而深入地应用和结合。在这种形势下, 在电子信息工程专业的人才培养中开设人工智能课程, 就显得越来越重要了。本书内容在力求反映人工智能的最新进展, 理论联系实际。本教材共分十一章, 各章内容如下: 第一章: 机器学习概述; 第二章: 线性回归; 第三章: 多项式回归; 第四章: 逻辑回归; 第五章: 模型的概率解释及贝叶斯统计; 第六章: 广义线性模型及Softmax回归; 第七章: 神经网络分类器; 第八章: 卷积神经网络; 第九章: 循环神经网络; 第十章: 机器学习中的数据预处理; 第十一章: 机器学习的前沿进展。