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机器学习

【正版全新】共2册机器学习+机器学习公式详解机器学习周志华西瓜书人工智能入门教程机器学习入门中文教科书人工智能书籍深度学习框架实战方法基础教程chatgpt书籍

作者: 周志华等
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302423287

出版时间: 2016
装帧: 平装

作者: 周志华等
出版社: 清华大学出版社

ISBN: 9787302423287
出版时间: 2016

装帧: 平装

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【正版全新】共2册机器学习+机器学习公式详解  机器学习周志华西瓜书人工智能入门教程机器学习入门中文教科书人工智能书籍深度学习框架实战方法基础教程chatgpt书籍

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多次补货了，书籍具体版次以收到实物为准的，书友们知悉

机器学习公式详解第2版

谢文睿,秦州,贾彬彬著

出版社:人民邮电出版社

出版日期:2023年

装  帧:平装

ISBN:9787115615725
主编推荐
（1）320个公式的详细推导解析。在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后，第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。（2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读：新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解，进一步照顾数学基础薄弱的读者。（3）以......

目录
●第1章绪论
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间
1.4归纳偏好
1.4.1式(1.1)和式(1.2)的解释
第2章模型评估与选择
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1算法参数（超参数）与模型参数
2.2.2验证集
2.3性能度量
2.3.1式(2.2)～式(2.7)的解释
2.3.2式(2.8)和式(2.9)的解释
2.3.3图2.3的解释
2.3.4式(2.10)的推导
2.3.5式(2.11)的解释
2.3.6式(2.12)～式(2.17)的解释
2.3.7式(2.18)和式(2.19)的解释
……

内容简介
周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》（俗称“南瓜书”）的第2版。相较于第1版，本书对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。全书共16章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

作者简介
谢文睿,秦州,贾彬彬著
谢文睿北京工业大学硕士，Datawhale开源项目负责人，百度算法工程师，研究方向为机器学习与自然语言处理。秦州康奈尔大学计算机硕士，Datawhale成员，阿里巴巴算法专家，研究方向为图计算与自然语言处理，在NeurIPS、AAAI、CIKM等会议上录用多篇学术论文并获得CIKM 2019很好应用论文奖。贾彬彬工学博士，兰州理工大学讲师，研究方向为机器学习与数据挖掘，在TKDE、TNNLS、PRJ、ICML、AAAI等期刊和会议上共发表学术论文十余篇，并担任ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI 等会议的程序委员会委员（PC Member）。

机器学习

周志华著

出版社:清华大学出版社

出版日期:2016年

装  帧:平装

ISBN:9787302423287
主编推荐
"击败AlphaGo的武林秘籍；赢得人机大战的必由之路。回答了有关机器学习的六大疑问，浅显生动，外行也能读懂。既道出了机器学习的前世今生，又展望了机器学习的未来发展，让道听途说的信息止于智者。 "

目录
●第1章绪论
1．1引言
1．2基本术语
1．3假设空间
1．4归纳偏好
1．5发展历程
1．6应用现状
1．7阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第2章模型评估与选择
2．1经验误差与过拟合
2．2评估方法
2．3性能度量
2．4比较检验
2．5偏差与方差
2．6阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第3章线性模型
3．1基本形式
3．2线性回归
3．3对数几率回归
3．4线性判别分析
3．5多分类学习
3．6类别不平衡问题
3．7阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第4章决策树
4．1基本流程
4．2划分选择
4．3剪枝处理
4．4连续与缺失值
4．5多变量决策树
4．6阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第5章神经网络
5．1神经元模型
5．2感知机与多层网络
5．3误差逆传播算法
5．4全局最小与局部极小
5．5其他常见神经网络
5．6深度学习
5．7阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第6章支持向量机
6．1间隔与支持向量
6．2对偶问题
6．3核函数
6．4软间隔与正则化
6．5支持向量回归
……
第7章贝叶斯分类器
第8章集成学习
第9章聚类
第10章降维与度量学习
第11章特征选择与稀疏学习
第12章计算学习理论
第13章半监督学习
第14章概率图模型
第15章规则学习
第16章强化学习
附录
后记
索引

内容简介
机器学习是计算机科学的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索.本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.

作者简介
周志华著
周志华教授，南京大学计算机系主任、人工智能学院院长、校学术委员会委员。欧洲科学院外籍院士。人工智能相关五大主流国际学会ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均入选Fellow的首位华人学者，中国计算机学会、中国人工智能学会会士。曾获IEEE计算机学会Edward J. McCluskey技术成就奖、CCF王选奖等。
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