作者：刘冰
页数：198
出版社：北京工业大学出版社
出版日期：2019
ISBN：9787563968855
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书以深度核机器学习技术为对象，介绍了支持向量机技术、多核学习技术和深度学习技术的相关内容。包括基本原理、主流算法形式、参数设计策略以及相应的实验分析等，并结合图像特征提取和遥感图像目标识别等场景阐述了先进机器学习的典型应用案例。
目录
第一章绪论
pan style=”font-family:宋体”>．pan>机器学义
I-2机器学的一般描述
l_3机器学现
pan style=”font-family:宋体”>．4学本形式
pan style=”font-family:宋体”>．5学据降维上的应用
第2章机器学理论
2．pan>线回归分析 ;
2．2贝叶斯分类器 ;
2-3聚类分析 ;
2．4决策树 ;
2．5神经网络
2．6深度学span>
2．7隐马尔可夫模型
2．8强化学span>
2 9集成式学span>
2．10关联学nbsp;
第3章支持向量机与多核学
3．1 ;支持向量机
3．2核学学基础
3．3 ;多核学span>- ;
;
…….
pan style=”font-family:宋体”>．pan>机器学义
I-2机器学的一般描述
l_3机器学现
pan style=”font-family:宋体”>．4学本形式
pan style=”font-family:宋体”>．5学据降维上的应用
第2章机器学理论
2．pan>线回归分析 ;
2．2贝叶斯分类器 ;
2-3聚类分析 ;
2．4决策树 ;
2．5神经网络
2．6深度学span>
2．7隐马尔可夫模型
2．8强化学span>
2 9集成式学span>
2．10关联学nbsp;
第3章支持向量机与多核学
3．1 ;支持向量机
3．2核学学基础
3．3 ;多核学span>- ;
;
…….
