Machine Learning Fundamentals
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Machine Learning Fundamentals
A Concise Introduction
Jiang, Hui
Cambridge University Press
11/2021
420
Dura
Inglês
9781108837040
15 a 20 dias
1060
Descrição não disponível.
1. Introduction; 2. Mathematical Foundation; 3. Supervised Machine Learning (in a nutshell); 4. Feature Extraction; 5. Statistical Learning Theory; 6. Linear Models; 7. Learning Discriminative Models in General; 8. Neural Networks; 9. Ensemble Learning; 10. Overview of Generative Models; 11. Unimodal Models; 12. Mixture Models; 13. Entangled Models; 14. Bayesian Learning; 15. Graphical Models.
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1. Introduction; 2. Mathematical Foundation; 3. Supervised Machine Learning (in a nutshell); 4. Feature Extraction; 5. Statistical Learning Theory; 6. Linear Models; 7. Learning Discriminative Models in General; 8. Neural Networks; 9. Ensemble Learning; 10. Overview of Generative Models; 11. Unimodal Models; 12. Mixture Models; 13. Entangled Models; 14. Bayesian Learning; 15. Graphical Models.
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