商品簡介
書中討論了結合再生核希爾伯特空間和馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法,實現PACBayes邊界的計算。
同時,介紹了目前各種機器學習算法上的PACBayes泛化誤差邊界,以及PACBayes理論在機器學習中的各種應用。
最後,將機器學習算法與PACBayes理論運用于Web文檔評價、蛋白質預測、空氣質量預測、京津冀一體化研究、高校科研人才評價、中國貨幣供應量等研究實例中。
本書具有較強的理論性和系統性,對重要的理論和方法進行了分析;同時具有較強的邏輯性,突出重點,條理清晰,由淺入深,從理論到實踐。本書剖析了算法實現,給出了實驗設計與結果,具有較強的實踐特色。
本書可以作為計算機、信息科學等相關專業高年級本科生和研究生的參考書或教材,也可以作為教師、科研人員和相關培訓機構的參考書。
本書定位於希望快速學習機器學習,人工智能,模式識別,計算學習理論的初、中級用戶和自學者。
同時,本書對於機器學習、人工智能、模式識別等領域的研發人員也具有很好的參考價值。
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