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正版图书
李航 / 清华大学出版社 / 2022-03 / 其他
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机器学习方法
机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科,也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等;第二篇介绍无监督学习的主要方法,包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法,包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法,详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手,由浅入深,帮助读者直观地理解基本思路,同时从理论角度出发,给出严格的数学推导,严谨详实,让读者更好地掌握基本原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要,书中还对各个方法的要点进行了总结,给出了一些习题,并列出了主要参考文献。 《机器学习方法》是机器学习及相关课程的教学参考书,适合人工智能、数据挖掘等专业的本科生、研究生使用,也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
1篇监督学习 1章机器学习及监督学习概论3 11机器学习3 12机器学习的分类5 121基本分类5 122按模型分类10 123按算法分类11 124按技巧分类12 13机器学习方法三要素13 131模型13 132策略14 133算法16 14模型评估与模型选择17 141训练误差与测试误差17 142过拟合与模型选择18 15正则化与交验证20 151正则化20 152交验证20 16泛化能力21 161泛化误差21 162泛化误差上界22 17生成模型与判别模型24 18监督学习应用24 181分类问题24 182标注问题26 183回归问题27 本章概要28 继续阅读29 习题29 参考文献29 2章感知机30 21感知机模型30 22感知机学习策略31 221数据集的线性可分性31 222感知机学习策略31 23感知机学习算法32 231感知机学习算法的原始形式33 232算法的收敛性35 233感知机学习算法的对偶形式37 本章概要39 继续阅读40 习题40 参考文献40 3章k近邻法41 31k近邻算法41 32k近邻模型42 321模型42 322距离度量42 323k值的选择43 324分类决策规则44 33k近邻法的实现:kd树44 331构造kd树45 332搜kd树46 本章概要48 继续阅读48 习题48 参考文献49 4章朴素贝叶斯法50 41朴素贝叶斯法的学习与分类50 411基本方法50 412后验概率大化的含义51 42朴素贝叶斯法的参数估计52 421极大似然估计52 422学习与分类算法53 423贝叶斯估计54 本章概要55 继续阅读56 习题56 参考文献56 5章决策树57 51决策树模型与学习57 511决策树模型57 512决策树与if-then规则58 ....... 2篇无监督学习 3篇深度学习 附录 索引
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开播时间:09月02日 10:30