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深度學習
數據科學與機器學習:數學與統計方法 版權信息
- ISBN：9787111711391
- 條形碼：9787111711391 ; 978-7-111-71139-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據科學與機器學習:數學與統計方法 本書特色
展示現代機器學習技術背后的數學思想,給出主要定理和后續推導證明，并提供大量Python代碼
數據科學與機器學習:數學與統計方法 內容簡介
本書旨在為有興趣更好地理解數學和統計的學生提供一個可訪問的、全面的教科書，這些數學和統計知識是數據科學和機器學習算法的基礎。
數據科學與機器學習:數學與統計方法 目錄
譯者序
前言
數學符號
第1章導入、匯總和可視化
數據
11簡介
12類型結構特征
13匯總表
14匯總統計量
15數據可視化
151定性變量繪圖
152定量變量繪圖
153雙變量的數據可視化
16擴展閱讀
17習題
第2章統計學習
21簡介
22監督學習和無監督學習
23訓練損失和測試損失
24統計學習中的權衡處理
25估計風險
251樣本內風險
252交叉驗證
26數據建模
27多元正態模型
28正態線性模型
29貝葉斯學習
210擴展閱讀
211習題
第3章蒙特卡羅方法
31簡介
32蒙特卡羅抽樣
321生成隨機數
322模擬隨機變量
323模擬隨機向量和隨機
過程
324重采樣
325馬爾可夫鏈蒙特卡羅
33蒙特卡羅估計
331樸素蒙特卡羅
332自舉法
333方差縮減
34蒙特卡羅優化
341模擬退火
342交叉熵方法
343分裂優化
344噪聲優化
35擴展閱讀
36習題
第4章無監督學習
41簡介
42無監督學習的風險和損失
43期望大化算法
44經驗分布和密度估計
45通過混合模型聚類
451混合模型
452混合模型的EM
算法
46向量量化聚類
461K均值
462通過連續多極值優化
進行聚類
47層次聚類
48主成分分析
481動機：橢球體的
主軸
482PCA和奇異值分解
49擴展閱讀
410習題
第5章回歸
51簡介
52線性回歸
53線性模型分析
531參數估計
532模型選擇和預測
533交叉驗證與預測殘差
平方和
534樣本內風險和赤池信
息準則
535分類特征
536嵌套模型
537決定系數
54正態線性模型的推理
541比較兩個正態線性
模型
542置信區間和預測
區間
55非線性回歸模型
56用Python實現線性模型
561建模
562分析
563方差分析
564置信區間和預測區間
565模型驗證
566變量選擇
57廣義線性模型
58擴展閱讀
59習題
第6章正則化和核方法
61簡介
62正則化
63再生核希爾伯特空間
64再生核的構造
641通過特征映射構造
再生核
642根據特征函數構造
再生核
643利用正交特征構造
再生核
644通過核構造再生核
65表示定理
66平滑三次樣條
67高斯過程回歸
68核PCA
69擴展閱讀
610習題
第7章分類
71簡介
72分類評價指標
73基于貝葉斯規則的分類
74線性判別分析和二次判別
分析
75邏輯回歸和softmax分類
76K近鄰分類
77支持向量機
78使用ScikitLearn進行分類
79擴展閱讀
710習題
第8章決策樹和集成方法
81簡介
82自頂向下的決策樹構建方法
821區域預測函數
822分裂規則
823終止條件
824基本實現
83其他考慮因素
831二叉樹與非二叉樹
832數據預處理
833替代分裂規則
834類別變量
835缺失值
84控制樹形
841代價復雜度剪枝
842決策樹的優點和
局限性
85自舉聚合
86隨機森林
87提升法
88擴展閱讀
89習題
第9章深度學習
91簡介
92前饋神經網絡
93反向傳播
94訓練方法
941速下降法
942LevenbergMarquardt
方法
943受限內存BFGS
方法
944自適應梯度法
95Python示例
951簡單多項式回歸
952圖像分類
96擴展閱讀
97習題
附錄A線性代數與泛函分析
附錄B多元微分與優化問題
附錄C概率與統計
附錄DPython入門
參考文獻
展開全部
數據科學與機器學習:數學與統計方法 作者簡介
于俊偉，畢業于中科院自動化所，目前就職于河南工業大學信息科學與工程學院任講師，主要從事計算機視覺、模式識別和智能信息處理等方向的研究。于老師自攻讀博士學位以來，長期在視覺測量、圖像處理、目標識別和視覺輔助導航等領域開展研究工作，參與自然科學基金、國防預先研究基金和863計劃課題等多項科研項目，具有扎實的理論基礎和豐富的工程實踐經驗。2010年進入河南工業大學工作以來，結合學校在糧油食品方面的行業優勢，進行儲糧信息的獲取、處理及其融合等方向的研究，目前正在參與863課題“食品生物危害物精準檢測與控制技術研究”的研究工作。完成國防科學技術報告3份，在國內外學術期刊及國際會議上發表論文10余篇，完成河南省科技成果鑒定一項。
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