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深度學習
機器學習原理及應用 版權信息
- ISBN：9787564748166
- 條形碼：9787564748166 ; 978-7-5647-4816-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習原理及應用 內容簡介
本書主要內容包括: 緒論、機器學習基礎理論、人工神經網絡、主流的機器學習模型、機器學習方法、大數據時代的數據挖掘與機器學習等。
機器學習原理及應用 目錄
第1章 緒論
1．1 什么是機器學習
1．2 機器學習的發展歷程及研究現狀
1．2．1 機器學習的發展歷程
1．2．2 機器學習的研究現狀
1．3 機器學習的分類
1．3．1 基于學習策略的分類
1．3．2 基于學習方法的分類
1．3．3 基于學習方式的分類
1．3．4 基于數據形式的分類
1．3．5 基于學習目標的分類
1．4 機器學習的應用前景
1．4．1 數據分析與挖掘
1．4．2 模式識別
1．4．3 在生物信息學上的應用
1．4．4 更廣闊的領域
第2章 機器學習基礎理論
2．1 引言
2．2 線性建模
2．2．1 定義模型
2．2．2 模型假設
2．2．3 理想模型的定義
2．2．4 *小二乘解
2．3 向量和矩陣
2．4 線性模型的非線性響應
2．5 泛化與過擬合
2．5．1 驗證數據
2．5．2 交叉驗證
2．5．3 K折交叉驗證的計算縮放
2．6 噪聲
2．7 隨機變量和概率
2．7．1 隨機變量
2．7．2 概率和概率分布
2．7．3 概率的加法
2．7．4 條件概率
2．7．5 聯合概率
2．7．6 邊緣化
2．7．7 貝葉斯規則
2．7．8 期望值
2．8 常見的離散分布
2．8．1 伯努利分布
2．8．2 二項分布
2．8．3 多項分布
2．9 連續型隨機變量一概率密度函數
2．10 常見的連續概率密度函數
2．10．1 均勻密度函數
2．10．2 餉芏群
2．10．3 斯密度函數
2．10．4 多元高斯
2．11 似然估計
2．11．1 數據集的似然值
2．11．2 *大似然
2．11．3 *大似然解的特點
2．11．4 *大似然法適用于復雜模型
……
第3章 人工神經網絡
第4章 主流的機器學習模型
第5章 機器學習方法
第6章 大數據時代的數據挖掘與機器學習
第7章 機器學習實用案例解析
參考文獻
1．1 什么是機器學習
1．2 機器學習的發展歷程及研究現狀
1．2．1 機器學習的發展歷程
1．2．2 機器學習的研究現狀
1．3 機器學習的分類
1．3．1 基于學習策略的分類
1．3．2 基于學習方法的分類
1．3．3 基于學習方式的分類
1．3．4 基于數據形式的分類
1．3．5 基于學習目標的分類
1．4 機器學習的應用前景
1．4．1 數據分析與挖掘
1．4．2 模式識別
1．4．3 在生物信息學上的應用
1．4．4 更廣闊的領域
第2章 機器學習基礎理論
2．1 引言
2．2 線性建模
2．2．1 定義模型
2．2．2 模型假設
2．2．3 理想模型的定義
2．2．4 *小二乘解
2．3 向量和矩陣
2．4 線性模型的非線性響應
2．5 泛化與過擬合
2．5．1 驗證數據
2．5．2 交叉驗證
2．5．3 K折交叉驗證的計算縮放
2．6 噪聲
2．7 隨機變量和概率
2．7．1 隨機變量
2．7．2 概率和概率分布
2．7．3 概率的加法
2．7．4 條件概率
2．7．5 聯合概率
2．7．6 邊緣化
2．7．7 貝葉斯規則
2．7．8 期望值
2．8 常見的離散分布
2．8．1 伯努利分布
2．8．2 二項分布
2．8．3 多項分布
2．9 連續型隨機變量一概率密度函數
2．10 常見的連續概率密度函數
2．10．1 均勻密度函數
2．10．2 餉芏群
2．10．3 斯密度函數
2．10．4 多元高斯
2．11 似然估計
2．11．1 數據集的似然值
2．11．2 *大似然
2．11．3 *大似然解的特點
2．11．4 *大似然法適用于復雜模型
……
第3章 人工神經網絡
第4章 主流的機器學習模型
第5章 機器學習方法
第6章 大數據時代的數據挖掘與機器學習
第7章 機器學習實用案例解析
參考文獻
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