本书对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归...
2014.3
本书介绍支撑机器学习技术及应用的主要算法，重点讲述理解一些最主流的机器学习算法所需的核心数学和统计知...
2013.6
本书共四部分15章，4个附录，分别从机器学习的定义、利用回归来预测数字价值、非监督式学习，以及其他工具...
2013.7
本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力...
2013.3
本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式分别介绍机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分...
2013.
从历史经验看，研究机器学习应该以“认知科学为基础、数学方法为手段、可计算理论为标准、分析数据规律为目...
2013.4
本书论述了自动推理与智能规划问题的算法设计与计算复杂性分析。分别从以下三个角度进行了相关讨论：（1）...
2013.10
本书是国内第一本涉及半监督学习相关理论的专著，大范围而言属于机器学习范畴。机器学习是研究如何使用机器...
2013.11
核学习是机器学习研究领域的重要研究分支，出现了大量理论和实际应用研究成果，已广泛用于模式识别、数据挖...
2013.9
本书主要反映近年来基于学习的超分辨率技术的进展。全书共分四个部分，第一部分介绍图像的基本概念、图像增...
2013.2