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人工智能基础：问题解决和自动推理
『简体书』 作者：[美]米罗斯拉夫·库巴特[Miroslav Kubat]著， 出版：清华大学出版社 日期：2024-05-01 本书专注于当今人工智能的核心技术和过程，包括章节总结、历史概述、练习、计算机作业、思维实验，以及强化关键概念的控制题；借助可视化图形来说明基本思想，通过易于遵循的示例来说明如何在实际实现中使用这些思想。本书可作为人工智能、计算机科学与技术、控制科学与工程、优化理论等专业本科生、研究生的专业课教材，也可供计算机科学与技术 ... |
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机器学习导论（原书第2版）
『简体书』 作者：米罗斯拉夫.库巴特 出版：机械工业出版社 日期：2018-10-01 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、近邻分类器、线性与多项式分类器、人工神经网络、决策树、基于规则集的分类器、遗传算法等经典的机器学习方法，对计算学习理论、性能评估、统计显著性等进行了讨论。讲解了集成学习、多标签学习、无 ... |
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机器学习导论
『简体书』 作者：［美］米罗斯拉夫·库巴特 出版：机械工业出版社 日期：2016-11-01 这本书通过给出易操作的实践指导、采用简单的例子、激励学生讨论有趣的应用问题，用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想。本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。后面的章节展示了如何把这些简单工具通过提升（boosting）的方式结合起来，怎样将它们应用于更加复杂的领域 ... |
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