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深度學習
動手學機器學習 版權信息
- ISBN：9787115618207
- 條形碼：9787115618207 ; 978-7-115-61820-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
動手學機器學習 本書特色
1.名家作品。上海交通大學ACM班創辦人俞勇教授、博士生導師張偉楠副教授、APEX實驗室博士生趙寒燁編寫。
2.周志華、朱軍、李文新、黃萱菁、劉鐵巖、陳天奇等多位業內大咖力薦，內容豐富實用。
3.基于上交大ACM 班的機器學習課程構建機器學習的學習體系，理論扎實，放心學習。
4.配套資源豐富，理論解讀視頻 在線代碼 習題 配套PPT課件 學習社群，有效提升學習效率。
動手學機器學習 內容簡介
本書系統介紹了機器學習的基本內容及其代碼實現，是一本著眼于機器學習教學實踐的圖書。 本書包含4個部分：**部分為機器學習基礎，介紹了機器學習的概念、數學基礎、思想方法和簡單的機器學習算法；第二部分為參數化模型，講解線性模型、神經網絡等算法；第三部分為非參數化模型，主要討論支持向量機和決策樹模型及其變種；第四部分為無監督模型，涉及聚類、降維、概率圖模型等多個方面。本書將機器學習理論和實踐相結合，以大量示例和代碼帶領讀者走進機器學習的世界，讓讀者對機器學習的研究內容、基本原理有基本認識，為后續進一步涉足深度學習打下基礎。 本書適合對機器學習感興趣的專業技術人員和研究人員閱讀，同時適合作為人工智能相關專業機器學習課程的教材。
動手學機器學習 目錄
第 一部分 機器學習基礎
第 1 章 初探機器學習 2
1 1 人工智能的“兩只手和四條腿” 2
1 2 機器學習是什么 2
1 3 時代造就機器學習的盛行 4
1 4 泛化能力：機器學習奏效的本質 5
1 5 歸納偏置：機器學習模型的“天賦” 6
1 6 機器學習的限制 7
1 7 小結 7
第 2 章 機器學習的數學基礎 8
2 1 向量 8
2 2 矩陣 10
2 2 1 矩陣的基本概念 10
2 2 2 矩陣運算 11
2 2 3 矩陣與線性方程組 12
2 2 4 矩陣范數 13
2 3 梯度 14
2 4 凸函數 17
2 5 小結 19
第 3 章 k近鄰算法 20
3 1 KNN算法的原理 20
3 2 用KNN算法完成分類任務 21
3 3 使用scikit-learn實現KNN算法 24
3 4 用KNN算法完成回歸任務--色彩風格遷移 25
3 4 1 RGB空間與LAB空間 27
3 4 2 算法設計 27
3 5 小結 30
第 4 章 線性回歸 33
4 1 線性回歸的映射形式和學習目標 33
4 2 線性回歸的解析方法 35
4 3 動手實現線性回歸的解析方法 35
4 4 使用sklearn中的線性回歸模型 37
4 5 梯度下降算法 38
4 6 學習率對迭代的影響 42
4 7 小結 44
第 5 章 機器學習的基本思想 46
5 1 欠擬合與過擬合 46
5 2 正則化約束 49
5 3 輸入特征與相似度 52
5 4 參數與超參數 55
5 5 數據集劃分與交叉驗證 56
5 6 小結 57
5 7 擴展閱讀：貫穿恒等式的證明 58
5 8 參考文獻 58
第二部分 參數化模型
第 6 章 邏輯斯諦回歸 60
6 1 邏輯斯諦函數下的線性模型 61
6 2 *大似然估計 62
6 3 分類問題的評價指標 64
6 4 動手實現邏輯斯諦回歸 69
6 5 使用sklearn中的邏輯斯諦回歸模型 73
6 6 交叉熵與*大似然估計 74
6 7 小結 76
6 8 擴展閱讀：廣義線性模型 78
6 9 參考文獻 79
第 7 章 雙線性模型 80
7 1 矩陣分解 81
7 2 動手實現矩陣分解模型 83
7 3 因子分解機 86
7 4 動手實現因子分解機模型 89
7 5 小結 92
7 6 擴展閱讀：概率矩陣分解 93
7 7 參考文獻 95
第 8 章 神經網絡與多層感知機 96
8 1 人工神經網絡 96
8 2 感知機 97
8 3 隱含層與多層感知機 99
8 4 反向傳播 102
8 5 動手實現多層感知機 104
8 6 用PyTorch庫實現多層感知機 110
8 7 小結 113
8 8 參考文獻 114
第 9 章 卷積神經網絡 115
9 1 卷積 115
9 2 神經網絡中的卷積 117
9 3 用卷積神經網絡完成圖像分類任務 119
9 4 用預訓練的卷積神經網絡完成色彩風格遷移 126
9 4 1 VGG網絡 126
9 4 2 內容表示與風格表示 127
9 5 小結 134
9 6 擴展閱讀：數據增強 134
9 7 參考文獻 136
第 10 章 循環神經網絡 137
10 1 循環神經網絡的基本原理 137
10 2 門控循環單元 139
10 3 動手實現GRU 141
10 4 小結 146
10 5 參考文獻 147
第三部分 非參數化模型
第 11 章 支持向量機 150
11 1 支持向量機的數學描述 150
11 2 序列*小優化 153
11 3 動手實現SMO求解SVM 156
11 4 核函數 158
11 5 sklearn中的SVM工具 162
11 6 小結 163
11 7 擴展閱讀：SVM對偶問題的推導 164
第 12 章 決策樹 167
12 1 決策樹的構造 168
12 2 ID3算法與C4 5算法 171
12 3 CART算法 172
12 4 動手實現C4 5算法的決策樹 175
12 4 1 數據集處理 175
12 4 2 C4 5算法的實現 178
12 5 sklearn中的決策樹 182
12 6 小結 183
12 7 參考文獻 184
第 13 章 集成學習與梯度提升決策樹 185
13 1 自舉聚合與隨機森林 186
13 2 集成學習器 191
13 3 提升算法 194
13 3 1 適應提升 195
13 3 2 梯度提升 200
13 4 小結 205
13 5 參考文獻 206
第四部分 無監督模型
第 14 章 k均值聚類 208
14 1 k均值聚類算法的原理 208
14 2 動手實現k均值算法 209
14 3 k-means 算法 212
14 4 小結 214
14 5 參考文獻 215
第 15 章主成分分析 216
15 1 主成分與方差 216
15 2 利用特征分解進行PCA 218
15 3 動手實現PCA算法 221
15 4 用sklearn實現PCA算法 222
15 5 小結 223
第 16 章 概率圖模型 225
16 1 貝葉斯網絡 226
16 2 *大后驗估計 228
16 3 用樸素貝葉斯模型完成文本分類 231
16 4 馬爾可夫網絡 234
16 5 用馬爾可夫網絡完成圖像去噪 236
16 6 小結 240
16 7 參考文獻 241
第 17 章 EM算法 242
17 1 高斯混合模型的EM算法 243
17 2 動手求解GMM來擬合數據分布 245
17 3 一般情況下的EM算法 251
17 4 EM算法的收斂性 253
17 5 小結 254
第 18 章 自編碼器 255
18 1 自編碼器的結構 256
18 2 動手實現自編碼器 257
18 3 小結 262
18 4 參考文獻 262
總結與展望 264
總結 264
展望 264
中英文術語對照表 267
第 1 章 初探機器學習 2
1 1 人工智能的“兩只手和四條腿” 2
1 2 機器學習是什么 2
1 3 時代造就機器學習的盛行 4
1 4 泛化能力：機器學習奏效的本質 5
1 5 歸納偏置：機器學習模型的“天賦” 6
1 6 機器學習的限制 7
1 7 小結 7
第 2 章 機器學習的數學基礎 8
2 1 向量 8
2 2 矩陣 10
2 2 1 矩陣的基本概念 10
2 2 2 矩陣運算 11
2 2 3 矩陣與線性方程組 12
2 2 4 矩陣范數 13
2 3 梯度 14
2 4 凸函數 17
2 5 小結 19
第 3 章 k近鄰算法 20
3 1 KNN算法的原理 20
3 2 用KNN算法完成分類任務 21
3 3 使用scikit-learn實現KNN算法 24
3 4 用KNN算法完成回歸任務--色彩風格遷移 25
3 4 1 RGB空間與LAB空間 27
3 4 2 算法設計 27
3 5 小結 30
第 4 章 線性回歸 33
4 1 線性回歸的映射形式和學習目標 33
4 2 線性回歸的解析方法 35
4 3 動手實現線性回歸的解析方法 35
4 4 使用sklearn中的線性回歸模型 37
4 5 梯度下降算法 38
4 6 學習率對迭代的影響 42
4 7 小結 44
第 5 章 機器學習的基本思想 46
5 1 欠擬合與過擬合 46
5 2 正則化約束 49
5 3 輸入特征與相似度 52
5 4 參數與超參數 55
5 5 數據集劃分與交叉驗證 56
5 6 小結 57
5 7 擴展閱讀：貫穿恒等式的證明 58
5 8 參考文獻 58
第二部分 參數化模型
第 6 章 邏輯斯諦回歸 60
6 1 邏輯斯諦函數下的線性模型 61
6 2 *大似然估計 62
6 3 分類問題的評價指標 64
6 4 動手實現邏輯斯諦回歸 69
6 5 使用sklearn中的邏輯斯諦回歸模型 73
6 6 交叉熵與*大似然估計 74
6 7 小結 76
6 8 擴展閱讀：廣義線性模型 78
6 9 參考文獻 79
第 7 章 雙線性模型 80
7 1 矩陣分解 81
7 2 動手實現矩陣分解模型 83
7 3 因子分解機 86
7 4 動手實現因子分解機模型 89
7 5 小結 92
7 6 擴展閱讀：概率矩陣分解 93
7 7 參考文獻 95
第 8 章 神經網絡與多層感知機 96
8 1 人工神經網絡 96
8 2 感知機 97
8 3 隱含層與多層感知機 99
8 4 反向傳播 102
8 5 動手實現多層感知機 104
8 6 用PyTorch庫實現多層感知機 110
8 7 小結 113
8 8 參考文獻 114
第 9 章 卷積神經網絡 115
9 1 卷積 115
9 2 神經網絡中的卷積 117
9 3 用卷積神經網絡完成圖像分類任務 119
9 4 用預訓練的卷積神經網絡完成色彩風格遷移 126
9 4 1 VGG網絡 126
9 4 2 內容表示與風格表示 127
9 5 小結 134
9 6 擴展閱讀：數據增強 134
9 7 參考文獻 136
第 10 章 循環神經網絡 137
10 1 循環神經網絡的基本原理 137
10 2 門控循環單元 139
10 3 動手實現GRU 141
10 4 小結 146
10 5 參考文獻 147
第三部分 非參數化模型
第 11 章 支持向量機 150
11 1 支持向量機的數學描述 150
11 2 序列*小優化 153
11 3 動手實現SMO求解SVM 156
11 4 核函數 158
11 5 sklearn中的SVM工具 162
11 6 小結 163
11 7 擴展閱讀：SVM對偶問題的推導 164
第 12 章 決策樹 167
12 1 決策樹的構造 168
12 2 ID3算法與C4 5算法 171
12 3 CART算法 172
12 4 動手實現C4 5算法的決策樹 175
12 4 1 數據集處理 175
12 4 2 C4 5算法的實現 178
12 5 sklearn中的決策樹 182
12 6 小結 183
12 7 參考文獻 184
第 13 章 集成學習與梯度提升決策樹 185
13 1 自舉聚合與隨機森林 186
13 2 集成學習器 191
13 3 提升算法 194
13 3 1 適應提升 195
13 3 2 梯度提升 200
13 4 小結 205
13 5 參考文獻 206
第四部分 無監督模型
第 14 章 k均值聚類 208
14 1 k均值聚類算法的原理 208
14 2 動手實現k均值算法 209
14 3 k-means 算法 212
14 4 小結 214
14 5 參考文獻 215
第 15 章主成分分析 216
15 1 主成分與方差 216
15 2 利用特征分解進行PCA 218
15 3 動手實現PCA算法 221
15 4 用sklearn實現PCA算法 222
15 5 小結 223
第 16 章 概率圖模型 225
16 1 貝葉斯網絡 226
16 2 *大后驗估計 228
16 3 用樸素貝葉斯模型完成文本分類 231
16 4 馬爾可夫網絡 234
16 5 用馬爾可夫網絡完成圖像去噪 236
16 6 小結 240
16 7 參考文獻 241
第 17 章 EM算法 242
17 1 高斯混合模型的EM算法 243
17 2 動手求解GMM來擬合數據分布 245
17 3 一般情況下的EM算法 251
17 4 EM算法的收斂性 253
17 5 小結 254
第 18 章 自編碼器 255
18 1 自編碼器的結構 256
18 2 動手實現自編碼器 257
18 3 小結 262
18 4 參考文獻 262
總結與展望 264
總結 264
展望 264
中英文術語對照表 267
展開全部
動手學機器學習 作者簡介
張偉楠，上海交通大學副教授，博士生導師，ACM班機器學習、強化學習課程授課教師。主要研究強化學習、數據挖掘、知識圖譜、深度學習以及這些技術在推薦系統、游戲智能、機器人控制等場景中的應用，累計發表國際期刊和會議論文180余篇。
趙寒燁，上海交通大學 APEX數據與知識管理實驗室博士生，師從張偉楠副教授，研究方向為強化學習、機器學習。以一作身份在人工智能國際會議 NeurIPS上發表論文，并參與多本機器學習相關教材的編寫。
俞勇，上海交通大學ACM班創辦人，上海交通大學特聘教授。2018年創辦伯禹人工智能學院，在上海交通大學ACM班人工智能專業課程體系的基礎上，對人工智能課程體系進行創新，致力于培養人工智能算法工程師和研究員。
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