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01393nam0 22002771 450
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0115125504
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20191115125504.0
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@a978-7-5606-5291-7@dCNY45.00
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@a20191017d2019 em y0chiy0121 ea
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@achi
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@aCN@b610000
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@a机器学习的PAC-Bayes理论评价及应用@Aji qi xue xi de PAC-Bayes li lun ping jia ji ying yong@f汤莉著
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@a西安@c西安电子科技大学出版社@d2019.01
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@a214页@c图@d26cm
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@a英文题名取自封面
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@a有书目 (第196-214页)
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@a本书分为上篇 (基础理论) 和下篇 (应用实践) 两大部分组成。本书分析了计算学习理论及PAC可学习框架, 剖析了PAC-Bayes定理的内涵。在阐述统计学习理论和支持向量机基本原理的基础上, 论述了PAC-Bayes边界应用于支持向量机算法的相关推论。书中讨论了结合再生核希尔伯特空间和马尔科夫链蒙特卡洛方法, 实现PAC-Bayes边界的计算。同时, 介绍了目前各种机器学习算法上的PAC-Bayes泛化误差边界, 以及PAC-Bayes理论在机器学习中的各种应用。最后, 将机器学习算法与PAC-Bayes理论运用于Web文档评价、蛋白质预测、空气质量预测、京津冀一体化、高校科研人才评价、货币供应量等研究实例中。
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@aPAC-bayes theory evaluation and application of machine learning@zeng
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP@v5
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@aTP181@v5
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@a汤莉@Atang li@4著
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@aCN@b人天书店@c20191017
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@aCKNYKJZYXY@b300596012-4@dTP@e104@f3
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| 机器学习的PAC-Bayes理论评价及应用/汤莉著.-西安：西安电子科技大学出版社，2019.01 |
| 214页：图；26cm |
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| ISBN 978-7-5606-5291-7：CNY45.00 |
| 本书分为上篇 (基础理论) 和下篇 (应用实践) 两大部分组成。本书分析了计算学习理论及PAC可学习框架, 剖析了PAC-Bayes定理的内涵。在阐述统计学习理论和支持向量机基本原理的基础上, 论述了PAC-Bayes边界应用于支持向量机算法的相关推论。书中讨论了结合再生核希尔伯特空间和马尔科夫链蒙特卡洛方法, 实现PAC-Bayes边界的计算。同时, 介绍了目前各种机器学习算法上的PAC-Bayes泛化误差边界, 以及PAC-Bayes理论在机器学习中的各种应用。最后, 将机器学习算法与PAC-Bayes理论运用于Web文档评价、蛋白质预测、空气质量预测、京津冀一体化、高校科研人才评价、货币供应量等研究实例中。 |
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正题名：机器学习的PAC-Bayes理论评价及应用
索取号：TP/104
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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596012
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300596012
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流通三库四楼/
[索取号:TP/104]
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在馆
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2
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596013
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300596013
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二线期刊库/
[索取号:TP/104]
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在馆
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3
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596014
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300596014
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流通八库五楼/
[索取号:TP/104]
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在馆
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