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深度學習
機器學習:從基礎理論到典型算法 版權信息
- ISBN：9787111708940
- 條形碼：9787111708940 ; 978-7-111-70894-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習:從基礎理論到典型算法 本書特色
機器學習領域的里程碑式著作，紐約大學梅爾亞·莫里教授與兩位杰出青年學者合著，國內外**院校選用教材。
機器學習:從基礎理論到典型算法 內容簡介
本書是機器學習領域內一部具有里程碑意義的著作。包括哥倫比亞大學、北京大學在內的多個國內外名校均有以該書為基礎開設的研究生課程。全書內容豐富-視野寬闊-深入淺出地介紹了目前機器學習重要的理論和關鍵的算法。
機器學習:從基礎理論到典型算法 目錄
譯者序
前言
第1章 引言1
1.1 什么是機器學習1
1.2 機器學習可以解決什么樣的問題2
1.3 一些典型的學習任務2
1.4 學習階段3
1.5 學習情境4
1.6 泛化5
第2章 PAC學習框架7
2.1 PAC學習模型7
2.2 對有限假設集的學習保證——一致的情況11
2.3 對有限假設集的學習保證——不一致的情況14
2.4 泛化性16
2.4.1 確定性與隨機性情境16
2.4.2 貝葉斯誤差與噪聲17
2.5 文獻評注18
2.6 習題18
第3章 Rademacher復雜度和VC-維23
3.1 Rademacher復雜度23
3.2 生長函數27
3.3 VC-維28
3.4 下界34
3.5 文獻評注38
3.6 習題39
第4章 模型選擇46
4.1 估計誤差和近似誤差46
4.2 經驗風險*小化47
4.3 結構風險*小化47
4.4 交叉驗證50
4.5 n-折交叉驗證52
4.6 基于正則化的算法53
4.7 凸替換項損失54
4.8 文獻評注57
4.9 習題58
第5章 支持向量機59
5.1 線性分類59
5.2 可分情況60
5.2.1 原始優化問題60
5.2.2 支持向量61
5.2.3 對偶優化問題62
5.2.4 留一法63
5.3 不可分情況64
5.3.1 原始優化問題65
5.3.2 支持向量66
5.3.3 對偶優化問題67
5.4 間隔理論67
5.5 文獻評注74
5.6 習題74
第6章 核方法77
6.1 引言77
6.2 正定對稱核79
6.2.1 定義79
6.2.2 再生核希爾伯特空間81
6.2.3 性質82
6.3 基于核的算法85
6.3.1 具有PDS核的SVM85
6.3.2 表示定理86
6.3.3 學習保證87
6.4 負定對稱核88
6.5 序列核90
6.5.1 加權轉換器90
6.5.2 有理核93
6.6 近似核特征映射96
6.7 文獻評注100
6.8 習題100
第7章 boosting106
7.1 引言106
7.2 AdaBoost算法107
7.2.1 經驗誤差的界109
7.2.2 與坐標下降的關系110
7.2.3 實踐中的使用方式112
7.3 理論結果113
7.3.1 基于VC-維的分析113
7.3.2 L1-幾何間隔113
7.3.3 基于間隔的分析115
7.3.4 間隔*大化118
7.3.5 博弈論解釋119
7.4 L1-正則化120
7.5 討論122
7.6 文獻評注122
7.7 習題124
第8章 在線學習129
8.1 引言129
8.2 有專家建議的預測130
8.2.1 錯誤界和折半算法130
8.2.2 加權多數算法131
8.2.3 隨機加權多數算法132
8.2.4 指數加權平均算法135
8.3 線性分類137
8.3.1 感知機算法137
8.3.2 Winnow算法143
8.4 在線到批處理的轉換145
8.5 與博弈論的聯系147
8.6 文獻評注148
8.7 習題149
第9章 多分類153
9.1 多分類問題153
9.2 泛化界154
9.3 直接型多分類算法159
9.3.1 多分類SVM159
9.3.2 多分類boosting算法160
9.3.3 決策樹161
9.4 類別分解型多分類算法164
9.4.1 一對多164
9.4.2 一對一165
9.4.3 糾錯輸出編碼166
9.5 結構化預測算法168
9.6 文獻評注169
9.7 習題170
第10章 排序172
10.1 排序問題172
10.2 泛化界173
10.3 使用SVM進行排序175
10.4 RankBoost176
10.4.1 經驗誤差界178
10.4.2 與坐標下降的關系179
10.4.3 排序問題集成算法的間隔界180
10.5 二部排序181
10.5.1 二部排序中的boosting算法182
10.5.2 ROC曲線下面積184
10.6 基于偏好的情境184
10.6.1 兩階段排序問題185
10.6.2 確定性算法186
10.6.3 隨機性算法187
10.6.4 關于其他損失函數的擴展188
10.7 其他的排序準則189
10.8 文獻評注189
10.9 習題190
第11章 回歸191
11.1 回歸問題191
11.2 泛化界192
11.2.1 有限假設集192
11.2.2 Rademacher復雜度界193
11.2.3 偽維度界194
11.3 回歸算法196
11.3.1 線性回歸196
11.3.2 核嶺回歸198
11.3.3 支持向量回歸201
11.3.4 Lasso204
11.3.5 組范數回歸算法206
11.3.6 在線回歸算法207
11.4 文獻評注207
11.5 習題208
第12章 *大熵模型210
12.1 密度估計問題210
12.1.1 *大似然解210
12.1.2 *大后驗解211
12.2 添加特征的密度估計問題212
12.3 *大熵準則212
12.4 *大熵模型簡介213
12.5 對偶問題213
12.6 泛化界216
12.7 坐標下降算法217
12.8 拓展218
12.9 L2-正則化220
12.10 文獻評注222
12.11 習題223
第13章 條件*大熵模型224
13.1 學習問題224
13.2 條件*大熵準則224
13.3 條件*大熵模型簡介225
13.4 對偶問題226
13.5 性質227
13.5.1 優化問題227
13.5.2 特征向量228
13.5.3 預測228
13.6 泛化界228
13.7 邏輯回歸231
13.7.1 優化問題231
13.7.2 邏輯模型231
13.8 L2-正則232
13.9 對偶定理的證明23
展開全部
機器學習:從基礎理論到典型算法 作者簡介
梅爾亞·莫里(Mehryar Mohri)，紐約大學庫蘭特數學科學研究所計算機科學與數學教授，同時任谷歌研究院的研究顧問。主要研究方向包括機器學習理論和算法、語音處理、自動機理論和算法、自然語言處理、計算生物學等。曾在AT＆T實驗室研究部擔任部門主管和技術負責人。他是多個核心加權自動機和有限狀態機算法的作者，在將加權有限狀態機應用于語音識別和自然語言處理方面做了開創性的工作。
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