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机器学习方法与实践

定价：￥69.80

作者：李清勇，景丽萍，石川

出版时间：2025-11

最新印次日期：2025-11

出版社：人民邮电出版社

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基本信息评价

出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115669858
版次：1-1
图书编号：571030
开本：16开
出版时间：2025-11
本科门类：工学
本科专业类：电子信息类
职教专业大类：电子与信息大类
适用专业：人工智能
适用分级：本科

作者简介

李清勇，博士，教授，博士生导师，北京市青年教学名师、北京市青年岗位能手、詹天佑未来技术学院副院长，北京交通大学计算机与信息技术学院副院长。专注于人工智能领域的理论和应用研究，主要研究方向包括计算机视觉、数据挖掘、智能交通和遥感影像分析等。致力于IT拔尖人才培养，担任全国高等学校计算机教育研究会理事。多年担任ACM国际大学生程序设计竞赛北京交通大学代表队主教练/共同教练，曾5次晋级全球总决赛并获排名奖状。主持国家级线上一流本科课程（“算法设计与问题求解”），曾获国家教学成果奖二等奖，北京市教学成果奖一等奖和二等奖等奖励。

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内容简介

本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇，共10章，主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。
本书坚持理论联系实际，兼顾经典与前沿，为读者由浅入深地构建机器学习的知识体系。其中，理论部分均给出严谨的数学推导，实践部分则注重阐述实施路径和实现代码，以让读者更好地掌握机器学习的理论与应用技术。
本书可作为高等院校人工智能、计算机科学与技术、大数据科学与技术等专业的教材，也可供计算机工程领域的技术人员学习使用，还可作为人工智能相关领域研究人员的参考书。