| 字段 | 字段内容 |
|---|---|
| 001 | 01h0146795 |
| 005 | 20191018173158.0 |
| 010 | $a: 978-7-111-62218-5$d: CNY99.00 |
| 100 | $a: 20191016d2019 em y0chiy0121 ea |
| 101 | $a: chi$c: eng |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 机器学习基础$9: ji qi xue xi ji chu$d: Foundations of machine learning$f: (美)梅尔亚·莫里(Mehryar Mohri)，阿夫欣·罗斯塔米扎达尔(Afshin Rostamizadeh)，阿米特·塔尔沃卡尔(Ameet Talwalkar)著$g: 张文生等译$z: eng |
| 210 | $a: 北京$c: 机械工业出版社$d: 2019.05 |
| 215 | $a: 288页$c: 图$d: 26cm |
| 225 | $a: 智能科学与技术丛书 |
| 305 | $a: 由MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权 |
| 330 | $a: 本书从概率近似正确（PAC）理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法，包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等丰富的内容。此外，附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。本书重在介绍典型算法的理论支撑并指出算法在实际应用中的关键点，注重理论细节与证明过程。 |
| 461 | $a: 智能科学与技术丛书 |
| 510 | $a: Foundations of machine learning$z: eng |
| 606 | $a: 机器学习 |
| 690 | $a: TP181$v: 5 |
| 701 | $c: (美)$a: 塔尔沃卡尔$9: ta er wo ka er$c: (Talwalkar,Ameet)$4: 著 |
| 702 | $a: 张文生$9: zhang wen sheng$4: 译 |
| 801 | $a: CN$b: XUPT$c: 20191016 |
| 905 | $d: TP181$r: CNY99.00$e: 96 |
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