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统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等
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新乡学院:数学与统计学院数学与应用数学专业《运筹学》课程教学大纲(2015)
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新乡学院:数学与统计学院数学与应用数学专业《中学数学课程教学设计》课程教学大纲(2012)
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新乡学院:数学与统计学院大学数学类《高等数学(二)》课程教学大纲3(2012)
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新乡学院:数学与统计学院大学数学类《高等数学(一)》课程教学大纲3(2012)
文档格式:PDF 文档大小:220.85KB 文档页数:11
新乡学院:数学与统计学院大学数学类《高等数学(二)》课程教学大纲2(2012)
文档格式:PDF 文档大小:177.93KB 文档页数:10
新乡学院:数学与统计学院大学数学类《高等数学(二)》课程教学大纲1(2012)
文档格式:PDF 文档大小:236.79KB 文档页数:11
新乡学院:数学与统计学院大学数学类《高等数学E2》课程教学大纲(2015)
文档格式:PDF 文档大小:159.14KB 文档页数:9
新乡学院:数学与统计学院大学数学类《高等数学C1》课程教学大纲(2015)
文档格式:PDF 文档大小:152.71KB 文档页数:9
新乡学院:数学与统计学院大学数学类《高等数学E1》课程教学大纲(2015)
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