机器学习

书籍简介:

本书比较全面地介绍了机器学习理论，内容包括模型模型评估与选择、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与距离学习、特征选择、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习、强化学习等，是国内第一本相关内容的教科书。

书籍规格:

书籍信息归属:

机器学习是清华大学出版社于2016.出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。