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機器學習導論-原書第3版 版權信息
- ISBN：9787111521945
- 條形碼：9787111521945 ; 978-7-111-52194-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習導論-原書第3版 本書特色
本書是關于機器學習這一主題內容全面的教科書，涵蓋了通常在機器學習導論中并不包括的廣泛題材。對機器學習的定義和應用實例進行了介紹，涵蓋了監督學習、貝葉斯決策理論、參數方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹、線性判別式、多層感知器、局部模型、核機器、圖方法、隱馬爾可夫模型、貝葉斯估計、組合多學習器、增強學習以及機器學習實驗的設計與分析等。
機器學習導論-原書第3版 內容簡介
本書是關于機器學習這一主題內容全面的教科書，涵蓋了通常在機器學習導論中并不包括的廣泛題材。對機器學習的定義和應用實例進行了介紹，涵蓋了監督學習、貝葉斯決策理論、參數方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹、線性判別式、多層感知器、局部模型、核機器、圖方法、隱馬爾可夫模型、貝葉斯估計、組合多學習器、增強學習以及機器學習實驗的設計與分析等。
機器學習導論-原書第3版 目錄
目錄introduction to machine learning，third edition出版者的話譯者序前言符號說明第1章引言111什么是機器學習112機器學習的應用實例2121學習關聯性2122分類3123回歸5124非監督學習6125增強學習713注釋814相關資源1015習題1116參考文獻12第2章監督學習1321由實例學習類1322vc維1623概率近似正確學習1624噪聲1725學習多類1826回歸1927模型選擇與泛化2128監督機器學習算法的維2329注釋24210習題25211參考文獻26第3章貝葉斯決策理論2731引言2732分類2833損失與風險2934判別式函數3035關聯規則3136注釋3337習題3338參考文獻36第4章參數方法3741引言3742*大似然估計37421伯努利密度38422多項式密度38423高斯（正態）密度3943評價估計：偏倚和方差3944貝葉斯估計4045參數分類4246回歸4447調整模型的復雜度：偏倚/方差兩難選擇4648模型選擇過程4949注釋51410習題51411參考文獻53第5章多元方法5451多元數據5452參數估計5453缺失值估計5554多元正態分布5655多元分類5756調整復雜度6157離散特征6258多元回歸6359注釋64510習題64511參考文獻66第6章維度歸約6761引言6762子集選擇6763主成分分析7064特征嵌入7465因子分析7566奇異值分解與矩陣分解7867多維定標7968線性判別分析8269典范相關分析85610等距特征映射86611局部線性嵌入87612拉普拉斯特征映射89613注釋90614習題91615參考文獻92第7章聚類9471引言9472混合密度9473k均值聚類9574期望*大化算法9875潛在變量混合模型10076聚類后的監督學習10177譜聚類10278層次聚類10379選擇簇個數104710注釋104711習題105712參考文獻106第8章非參數方法10781引言10782非參數密度估計108821直方圖估計108822核估計109823k*近鄰估計11083推廣到多變元數據11184非參數分類11285精簡的*近鄰11286基于距離的分類11387離群點檢測11588非參數回歸：光滑模型116881移動均值光滑116882核光滑117883移動線光滑11989如何選擇光滑參數119810注釋120811習題121812參考文獻122第9章決策樹12491引言12492單變量樹125921分類樹125922回歸樹12893剪枝13094由決策樹提取規則13195由數據學習規則13296多變量樹13497注釋13598習題13799參考文獻138第10章線性判別式139101引言139102推廣線性模型140103線性判別式的幾何意義1401031兩類問題1401032多類問題141104逐對分離142105參數判別式的進一步討論143106梯度下降144107邏輯斯諦判別式1451071兩類問題1451072多類問題147108回歸判別式150109學習排名1511010注釋1521011習題1521012參考文獻154第11章多層感知器155111引言1551111理解人腦1551112神經網絡作為并行處理的典范156112感知器157113訓練感知器159114學習布爾函數160115多層感知器161116作為普適近似的mlp162117向后傳播算法1631171非線性回歸1631172兩類判別式1661173多類判別式166
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