基于再生核的机器学习方法
作者: 孙建成,戴利云著
关键词: 机器学习
页数:136
出版社: 南昌:江西高校出版社
出版日期:
发现《基于再生核的机器学习方法》在 2023-03-27 可全文阅读或下载。
图书简介
机器学习是人工智能的一个重要分支,本书主要研究如何构建有效的学习方法,使之通过学习获得蕴藏在观测样本中的规律,然后利用这些规律对未来样本进行分析和预测。具体内容包括:再生核及再生核Hilbert空间理论;统计学习理论简介;支持向量机和正则化网络;表现定理和一致逼近核;可细化核及细化核方法;可再生Hilbert空间上基于采样的最佳重构;可再生核Banach空间。
用户须知
出版社通过教客网下载电子书并起诉站长多次,本站随时可能倒闭。
诉讼案号:(2022)川01民初4401,(2022)川01民初4403,(2022)川01民初4403,(2022)川0191民初19351号, (2022)川0191民初19594号,(2022)川0191民初20457号,(2022)川0191民初20459号, (2023)川知民终373号,(2023)川知民终374号,(2023)川知民终375号, (2024)川0191民初15977号,(2024)川0191民初15979号,(2024)川0191民初15980号, (2024)川0191民初15981号,(2024)川0191民初15982号
- 找《基于再生核的机器学习方法》,去就近图书馆。
- 本页面文字内容和图片来自 m.5read.com。
- 封皮图片引用地址:http://cover.duxiu.com/coverNew/CoverNew.dll?iid=706d66696768666b676d5da5a696ae98ab9ca9a498a9a23438383139353237