机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）图书目录

Prefaceiv Acknowledgmentsvi About the Authorviii Notationix CHAPTER1 Introduction1 11 The Historical Context1 12 Artificia Intelligenceand Machine Learning2 13 Algorithms Can Learn WhatIs Hidden in the Data4 14 Typical Applications of Machine Learning6 Speech Recognition6 Computer Vision6 Multimodal Data6 Natural Language Processing7 Robotics7 Autonomous Cars7 Challenges for the Future8 15 Machine Learning: Major Directions8 151 Supervised Learning8 16 Unsupervised and Semisupervised Learning11 17 Structure and a Road Map of the Book12 References16 CHAPTER2 Probability and Stochastic Processes19 21 Introduction20 22 Probability and Random Variables20 221 Probability20 222 Discrete Random Variables22 223 Continuous Random Variables24 224 Meanand Variance25 225 Transformation of Random Variables28 23 Examples of Distributions29 231 Discrete Variables29 232 Continuous Variables32 24 Stochastic Processes41 241 First-and Second-Order Statistics42 242 Stationarity and Ergodicity43 243 Power Spectral Density46 244 Autoregressive Models51 25 Information Theory54 251 Discrete Random Variables56 252 Continuous Random Variables59 26 Stochastic Convergence61 Convergence Everywhere62 Convergence Almost Everywhere62 Convergence in the Mean-Square Sense62 Convergence in Probability63 Convergence in Distribution63 Problems63 References65 CHAPTER3 Learning in Parametric Modeling: Basic Concepts and Directions67 31 Introduction67 32 Parameter Estimation: the Deterministic Point of View68 33 Linear Regression71 34Classifcation75 Generative Versus Discriminative Learning78 35 Biased Versus Unbiased Estimation80 351 Biased or Unbiased Estimation"para" label-module="para"> 36 The Cram閞朢ao Lower Bound83 37 Suffcient Statistic87 38 Regularization89 Inverse Probl 2100433B

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机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）造价信息

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信息价
询价

墙纸-贝尔斯

规格型号：
1卷/5.3㎡规格(宽×长):10×0.53m;花色:双色印花;品种:无纺布墙纸;
价格行情：
材料单位：
卷
材料品牌：
金粉世家
材料税率：
13%
供应商：
重庆江津金粉世家墙纸
报价时间：
2022-12-07

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贝斯板

规格型号：
4mm,树脂板;无可比拟的装饰性持久耐用防水防潮易清洁绿色环保耐火阻燃抗菌性能
价格行情：
材料单位：
m2
材料品牌：
星立方
材料税率：
13%
供应商：
湖北星立方科技有限公司西北办事处
报价时间：
2022-12-07

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贝斯板

规格型号：
5mm,树脂板;无可比拟的装饰性持久耐用防水防潮易清洁绿色环保耐火阻燃抗菌性能
价格行情：
材料单位：
m2
材料品牌：
星立方
材料税率：
13%
供应商：
湖北星立方科技有限公司西北办事处
报价时间：
2022-12-07

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贝斯板

规格型号：
6mm,树脂板;无可比拟的装饰性持久耐用防水防潮易清洁绿色环保耐火阻燃抗菌性能
价格行情：
材料单位：
m2
材料品牌：
星立方
材料税率：
13%
供应商：
湖北星立方科技有限公司西北办事处
报价时间：
2022-12-07

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贝斯板

规格型号：
8mm,树脂板;无可比拟的装饰性持久耐用防水防潮易清洁绿色环保耐火阻燃抗菌性能
价格行情：
材料单位：
m2
材料品牌：
星立方
材料税率：
13%
供应商：
湖北星立方科技有限公司西北办事处
报价时间：
2022-12-07

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英文铅号码

规格型号：
价格行情：
材料单位：
套
材料税率：
地区时间：
肇庆市2003年3季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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原沙石

规格型号：
(新丰)
价格行情：
材料单位：
m³
材料税率：
地区时间：
韶关市新丰县2021年1季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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原沙石

规格型号：
(新丰)
价格行情：
材料单位：
m³
材料税率：
地区时间：
韶关市新丰县2020年4季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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原沙石

规格型号：
(新丰)
价格行情：
材料单位：
m³
材料税率：
地区时间：
韶关市新丰县2021年12月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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原沙石

规格型号：
(新丰)
价格行情：
材料单位：
m³
材料税率：
地区时间：
韶关市新丰县2021年11月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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贝斯涂料

规格型号：
贝斯涂料
需求量：
2500kg
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2016-05-06

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贝斯涂料

规格型号：
贝斯涂料
需求量：
3000kg
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2016-04-19

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优化版智能道闸(方闸杆)

规格型号：
JSDZ0208(B)
需求量：
1台
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2021-07-13

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板书定位仪(网络版)

规格型号：
图像传感器:1/3英寸cmOS;有效像素:400W;焦距:2.4mm;视角范围:水平90°,垂直50°;视频编解码:H.264;视频分辨率:1080P30fps;信噪比:≥50db;最低照度:1Lux;内置板书检测智能图像算法.
需求量：
1台
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2021-09-02

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业务版

规格型号：
LE0MG24CA, 24端口百兆/千兆以太网光接口和8端口十兆/百兆/千兆Combo电接口板(SA,SFP/RJ45)
需求量：
1.0台
报价数：
1
材料品牌：
华为H3C、中兴、大唐电信
材料档次：
费用说明：
不含税费 | 不含运费
询价时间：
2015-11-18

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机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）内容简介

本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神经网络和深度学习架构的扩展章节结束。此外，书中还讨论了统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸性和凸优化的基础知识，其中，用一章介绍了随机逼近和梯度下降族的算法，并提出了分布式优化的相关概念、算法和在线学习技术。

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机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）常见问题

3d的英文版和中午版有区别吗?

室内设计软件:AutoCAD2004(常用)、3Dmax效果图建模、lightscape3.2渲染软件，photshop7。0图片处理软件。学室内设计，首要先看懂设计图纸，AutoCAD软件一般画施...
什么时候能有英文版的软件系统2

大概中文版的更容易接受吧？毕竟能看懂英文软件的人员比较少
CAD快速看图怎么把英文版改成中文版，用安装包装出来的软件就是英文版的

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机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）文献

授权委托书英文版

格式：pdf

大小：9KB

页数： 5页

授权委托书英文版委托书就是一份委托人就某项事情的办理委托受托人的书面方式，主要内容是表明谁委托谁去办理什么事情，具体有哪些权限法律授权委托书范本怎么写呢一份具有法律效力的授权委托书的格式、样本要求是什么，今天委托书栏目的本人为您收集整理《授权委托书英文版》，希望你能够从中了解到有关法律授权裁委托书的写法。授权委托书英文版一 The Letter of Authorization (Power of Attorney) I, the undersigned Mr. /Ms. _____representing ___________(company name), a corporation duly established by and existing under the law of_________(region) and having its office

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英文版外贸合同(中英文对照版)

格式：doc

大小：9KB

页数： 8页

外贸合同 Contract( sales confirmation) 合同编号(Contract No.): _______________ 签订日期(Date) :＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿_ 签订地点(Signed at) :＿＿＿＿＿＿＿____ 买方：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ The Buyer:＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿地址：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ Address: ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿电话(Tel):___＿＿＿＿＿＿＿＿传真(Fax):＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿电子邮箱(E-mail):＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿卖方：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

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统计挖掘与机器学习（原书第3版）作品简介

本书创造性地汇编了数据挖掘技术，将统计数据挖掘和机器学习数据挖掘进行了区分，对经典和现代统计方法框架进行了扩展，以用于预测建模和大数据分析。本书在第2版的基础上新增了13章，内容涵盖数据科学发展历程、市场份额估算、无抽样调研数据预测钱包份额、潜在市场细分、利用缺失数据构建统计回归模型、十分位分析评估数据的预测能力，以及一个无须精通自然语言处理就能使用的文本挖掘工具。本书适合数据挖掘从业者以及对机器学习数据挖掘感兴趣的人阅读。

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数据挖掘：实用机器学习工具与技术（原书第4版）内容简介

本书是数据挖掘和机器学习领域的经典畅销教材，被国内外众多名校选用。第4版新增了关于深度学习和概率方法的重要章节，同时，备受欢迎的机器学习软件Weka也再度升级。书中全面覆盖了该领域的实用技术，致力于帮助读者理解不同技术的工作方式和应用方式，从而学会在工程实践和商业项目中解决真实问题。本书适合作为高等院校相关课程的教材，同时也适合业内技术人员阅读参考。

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统计挖掘与机器学习（原书第3版）作品目录

第3版前言 第2版前言 致谢 关于作者 第1章　引论 第2章　数据处理相关学科：统计学和数据科学 第3章　变量评估的两种基本数据挖掘方法 第4章　用于评估成对变量的基于CHAID的数据挖掘方法 第5章　校直数据的简单性和可取性对建模十分重要 第6章　排序数据对称化：提高数据预测能力的统计数据挖掘方法 第7章　主成分分析：多变量评估的统计数据挖掘方法 第8章　市场份额估算：一个特殊的数据挖掘案例 第9章　相关系数在[-1, 1]内取值，是这样吗 第10章　逻辑斯谛回归：回应建模方法 第11章　无抽样调研数据预测钱包份额 第12章　普通回归：利润建模的强大工具 第13章　回归变量选择方法：可忽略的问题和重要解决方案 第14章　用CHAID解读逻辑斯谛回归模型 第15章　回归系数的重要性 第16章　相关系数均值：评估预测模型和预测变量重要性的统计数据挖掘指标 第17章　交互变量指定CHAID模型 第18章　市场细分：逻辑斯谛回归建模 第19章　市场细分：时间序列数据LCA 第20章　市场细分：理解细分群体的便捷途径 第21章　统计回归模型：理解模型的简单方法 第22章　CHAID：填充缺失值的方法 第23章　大数据建模 第24章　艺术、科学、数字和诗歌 第25章　识别最佳客户：描述性、预测性和相似性描述 第26章　营销模型评估 第27章　十分位分析：视角与效果 第28章　T-C净提升度模型：评估试验组与对照组的营销效果 第29章　自助法在营销中的应用：一种新的模型验证方法 第30章　用自助法验证逻辑斯谛回归模型 第31章　营销模型可视化：用数据深度挖掘模型 第32章　预测贡献系数：预测重要性的度量 第33章　建模是艺术、科学与诗的结合 第34章　献给数据狂的数据分析12步法 第35章　遗传回归模型与统计回归模型 第36章　数据重用：GenIQ模型的强大数据挖掘技术 第37章　数据挖掘技术——离群值的调整 第38章　过拟合的全新解决方案 第39章　回顾：为何校直数据如此重要 第40章　GenIQ模型的定义与应用 第41章　如何为营销模型选择最佳变量 第42章　解读无系数模型 第43章　文本挖掘：入门、示例及TXTDM软件 第44章　一些我比较喜欢的统计子程序 译后记 2100433B

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机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）

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数据挖掘：实用机器学习工具与技术（原书第4版）内容简介

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