统计学习方法 实用性强,深入浅出,统计机器学习领域的建议读本
随着人工智能和大数据在社会各行各业的广泛应用,统计学习方法已经成为人们急需了解与掌握的热门知识与技术。本书为具有高等数学、线性代数和概率统计基础知识的人们提供了一本统计机器学习的基本读物。2012年的*版叙述了一批重要和常用的主要是监督学习的方法,受到广大读者的欢迎,已加印十三万多册。第二版主要增加了无监督学习的内容,包括近十种统计学习方法,使读者能够更好地了解和掌握统计机器学习这门新兴学科。
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《机器学习方法》在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容,全面系统地介绍了机器学习的主要方法,系统阐述其理论、模型、策略和算法,从具体例子入手,由浅入深,帮助读者直观地理解基本思路,同时从理论角度出发,给出严格的数学推导,严谨详实,让读者更好地掌握基本原理和概念。《机器学习方法》可作为机器学习及相关课程的教学参考书,适合人工智能、文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的本科生、研究生使用,也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
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深度匹配学习:面向搜索与推荐 用深度学习助力搜索引擎和推荐系统,归纳和总结了深度匹配学习领域的前沿成果,人工智能大咖徐君、何向南、李航联袂创作!
- 人工智能大咖徐君、何向南、李航联袂创作 - 用深度学习助力搜索引擎和推荐系统 信息科学的一大基本问题是如何从庞大的信息库中识别满足用户需求的信息。虽然搜索和推荐都属于信息访问范式,但二者的信息提供机制各异。本书从语义匹配的角度为搜索和推荐提供了统一的框架,归纳和总结了深度匹配学习领域的前沿成果,旨在帮助深度匹配模型更广泛地应用于与搜索和推荐相关的互联网产品。
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