| 字段 | 字段内容 |
|---|---|
| 001 | 01h0371068 |
| 005 | 20201127110614.0 |
| 010 | $a: 978-7-300-27581-9$d: CNY36.00 |
| 100 | $a: 20200116d2020 em y0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak a 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 人工智能与机器学习$A: ren gong zhi neng yu ji qi xue xi$d: = Artificial intelligence and machine learning$f: 王秋月 ... [等] 编著$z: eng |
| 210 | $a: 北京$c: 中国人民大学出版社$d: 2020 |
| 215 | $a: 209页$c: 图$d: 26cm |
| 225 | $a: 21世纪通识教育系列教材$A: 21shi ji tong shi jiao yu xi lie jiao cai |
| 304 | $a: 题名页题: 王秋月, 覃雄派, 赵素云, 张静编著 |
| 314 | $a: 王秋月, 中国人民大学信息学院计算机系讲师。研究领域为数据库、信息检索、知识库的构建与应用等。覃雄派, 中国人民大学信息学院计算机系副教授, 中国人民大学博士。研究领域为高性能数据库、大数据分析、信息检索等。赵素云, 中国人民大学信息学院计算机系副教授。香港理工大学博士。研究领域为机器学习、不确定信息处理, 以及隐私保护在数据挖掘中的应用等。 |
| 320 | $a: 有书目 |
| 330 | $a: 本书主要内容包括分类、回归、聚类、推荐和深度学习等几大类模型。具体地, 分类模型包括K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等; 回归模型包括线性回归和随机森林回归; 聚类模型包括K均值和DBSCAN等; 推荐主要讲解矩阵分解技术; 深度学习模型主要讲解多层感知机、卷积神经网络等等。应用案例有新闻、疾病分类; 房价、股票预测; 美食推荐; 图像识别等等。 |
| 410 | $1: 2001 $a: 21世纪通识教育系列教材 |
| 510 | $a: Artificial intelligence and machine learning$z: eng |
| 606 | $a: 机器学习$A: ji qi xue xi$x: 高等学校$j: 教材 |
| 690 | $a: TP18$v: 5 |
| 701 | $a: 赵素云$A: Zhao Suyun$4: 编著 |
| 801 | $a: CN$b: CUCL$c: 20201127 |
| 905 | $a: CUCL$b: 1483051-2$d: TP18$e: WQY$r: CNY36.00 |
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