摘要
克里斯托弗·毕晓普（Christopher M.Bishop）。 2006.模式识别和机器学习（信息科学和统计）。 斯普林格·弗拉格，柏林，海德堡。 谷歌学者 
数字图书馆 
Raouf Boutaba等人，2018年。 关于网络机器学习的综合调查：进化、应用和研究机会。 《互联网服务与应用杂志》，第9卷，第1期（2018年6月21日），第16页。 谷歌学者 交叉引用 
S.Cherrared等人，2018年。 LUMEN：网络虚拟化环境的全局故障管理框架。 2018年第21届云、互联网、网络和研讨会创新大会（ICIN）。 1--8. 谷歌学者 交叉引用 Bo Yi等人，2018年。 网络功能虚拟化的全面调查。 计算机网络，第133卷（2018），212-262。 谷歌学者 交叉引用
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