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机器学习及其应用
本书比较系统地介绍和讨论机器学习的入门性基础理论与应用技术。首先,比较详细地介绍掌握机器学习理论和方法所必须具备的基础知识,包括机器学习的基本概念与发展历程、模型估计与优化的基本方法;然后,系统地介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习等传统机器学习理论与方法;最后,在详细探讨神经网络与深度学习基本理论的基础上,系统地介绍深度卷积网络、深度循环网络、转换器模型、生成对抗网络、扩散模型、大语言模型等若干典型深度学习模型的基本理论与训练范式,分析和讨论了强化学习与深度强化学习的基本理论与方法。
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