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機(jī)器學(xué)習(xí) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302423287
- 條形碼：9787302423287 ; 978-7-302-42328-7
- 裝幀：簡裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡介
機(jī)器學(xué)習(xí)是計算機(jī)科學(xué)的重要分支領(lǐng)域，該書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的各方面。全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；第2部分（第4～10章）討論一些經(jīng)典而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí)）；第3部分（第11～16章）為進(jìn)階知識，內(nèi)容涉及特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)、計算學(xué)習(xí)理論、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、概率圖模型、規(guī)則學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。每章都附有習(xí)題并介紹了相關(guān)閱讀材料，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。 《機(jī)器學(xué)習(xí)》可作為高等院校計算機(jī)、自動化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。
機(jī)器學(xué)習(xí) 目錄
第1章 緒論
1．1 引言
1．2 基本術(shù)語
1．3 假設(shè)空間
1．4 歸納偏好
1．5 發(fā)展歷程
1．6 應(yīng)用現(xiàn)狀
1．7 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第2章 模型評估與選擇
2．1 經(jīng)驗誤差與過擬合
2．2 評估方法
2．3 性能度量
2．4 比較檢驗
2．5 偏差與方差
2．6 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第3章 線性模型
3．1 基本形式
3．2 線性回歸
3．3 對數(shù)幾率回歸
3．4 線性判別分析
3．5 多分類學(xué)習(xí)
3．6 類別不平衡問題
3．7 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第4章 決策樹
4．1 基本流程
4．2 劃分選擇
4．3 剪枝處理
4．4 連續(xù)與缺失值
4．5 多變量決策樹
4．6 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．1 神經(jīng)元模型
5．2 感知機(jī)與多層網(wǎng)絡(luò)
5．3 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?br />5．4 全局*小與局部極小
5．5 其他常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．6 深度學(xué)習(xí)
5．7 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第6章 支持向量機(jī)
6．1 間隔與支持向量
6．2 對偶問題
6．3 核函數(shù)
6．4 軟間隔與正則化
6．5 支持向量回歸
……
第7章 貝葉斯分類器
第8章 集成學(xué)習(xí)
第9章 聚類
第10章 降維與度量學(xué)習(xí)
第11章 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)
第12章 計算學(xué)習(xí)理論
第13章 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
第14章 概率圖模型
第15章 規(guī)則學(xué)習(xí)
第16章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
附錄
后記
索引
1．1 引言
1．2 基本術(shù)語
1．3 假設(shè)空間
1．4 歸納偏好
1．5 發(fā)展歷程
1．6 應(yīng)用現(xiàn)狀
1．7 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第2章 模型評估與選擇
2．1 經(jīng)驗誤差與過擬合
2．2 評估方法
2．3 性能度量
2．4 比較檢驗
2．5 偏差與方差
2．6 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第3章 線性模型
3．1 基本形式
3．2 線性回歸
3．3 對數(shù)幾率回歸
3．4 線性判別分析
3．5 多分類學(xué)習(xí)
3．6 類別不平衡問題
3．7 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第4章 決策樹
4．1 基本流程
4．2 劃分選擇
4．3 剪枝處理
4．4 連續(xù)與缺失值
4．5 多變量決策樹
4．6 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．1 神經(jīng)元模型
5．2 感知機(jī)與多層網(wǎng)絡(luò)
5．3 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?br />5．4 全局*小與局部極小
5．5 其他常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．6 深度學(xué)習(xí)
5．7 閱讀材料
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
休息一會兒
第6章 支持向量機(jī)
6．1 間隔與支持向量
6．2 對偶問題
6．3 核函數(shù)
6．4 軟間隔與正則化
6．5 支持向量回歸
……
第7章 貝葉斯分類器
第8章 集成學(xué)習(xí)
第9章 聚類
第10章 降維與度量學(xué)習(xí)
第11章 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)
第12章 計算學(xué)習(xí)理論
第13章 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
第14章 概率圖模型
第15章 規(guī)則學(xué)習(xí)
第16章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
附錄
后記
索引
展開全部
機(jī)器學(xué)習(xí) 作者簡介
周志華 教授，南京大學(xué)計算機(jī)系主任、人工智能學(xué)院院長、校學(xué)術(shù)委員會委員。歐洲科學(xué)院外籍院士。人工智能相關(guān)五大主流靠前學(xué)會ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均入選Fellow的首位華人學(xué)者，中國計算機(jī)學(xué)會、中國人工智能學(xué)會會士。曾獲IEEE計算機(jī)學(xué)會Edward J. McCluskey技術(shù)成就獎、CCF王選獎等。
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