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模式識別和機器學習基礎

包郵 模式識別和機器學習基礎

出版社:機械工業出版社出版時間:2023-10-01
開本: 16開 頁數: 246
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模式識別和機器學習基礎 版權信息

  • ISBN:9787111735267
  • 條形碼:9787111735267 ; 978-7-111-73526-7
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

模式識別和機器學習基礎 本書特色

本書沒有對模式識別和機器學習進行百科全書式的介紹,而是精選了核心內容,使讀者在學習本書后能夠精通核心知識點。本書廣泛使用Python腳本和真實的生物信息學和材料信息學數據集來說明理論的要點。

模式識別和機器學習基礎 內容簡介

模式識別和機器學習是人工智能應用的基礎。本書將模式識別任務按照監督學習和無監督學習兩種方式進行組織。第1章討論模式識別和機器學習的內在關系,介紹了兩者的基礎知識和模式識別的設計過程。第2章和第3章介紹了zui優化的和常規的基于實例的分類問題。第4~6章檢驗了參數的、非參數的和函數逼近的分類規則。之后在第7章和第8章就分類的誤差估計和模型選擇對分類模型的性能進行討論。第9章介紹了能夠提高分類模型的性能并減少存儲空間的降維技術。第10章和第11章分別介紹了聚類分析技術和回歸模型。本書適合相關專業高年級本科生和研究生,以及該領域的從業人員閱讀。

模式識別和機器學習基礎 目錄

目錄


Fundamentals of Pattern Recognition and Machine Learning


譯者序

前言
第1章概述111模式識別與機器學習1

12數學基礎設置1

13預測2

14預測誤差2

15監督學習與無監督學習3

16復雜性權衡3

17設計周期4

18應用實例5

181生物信息學5

182材料信息學7

19文獻注釋9
第2章*優分類1021無特征分類10

22有特征分類10

23貝葉斯分類器13

24貝葉斯誤差16

25高斯模型19

251同方差情況20

252異方差情況22

26其他主題22

261極小極大分類22

262F誤差24

263貝葉斯決策理論26

*264分類問題的嚴格表達27

27文獻注釋28

28練習29

29Python作業33
第3章基于實例的分類3631分類規則36

32分類錯誤率38

*33一致性38

34沒有免費午餐定理41

35其他主題42

351集成分類42

352混合抽樣與獨立抽樣43

36文獻注釋44

37練習44

38Python作業45
第4章參數分類4741參數替換規則47

42高斯判別分析48

421線性判別分析48

422二次判別分析51

43邏輯斯諦分類53

44其他主題54

441正則化判別分析54

*442參數規則的一致性55

443貝葉斯參數規則57

45文獻注釋59

46練習60

47Python作業62
第5章非參數分類6451非參數替換規則64

52直方圖分類65

53*近鄰分類66

54核分類68

55CoverHart定理70

*56Stone定理73

57文獻注釋74

58練習75

59Python作業76
第6章函數逼近分類7861支持向量機78

611可分數據的線性支持
向量機78

612一般線性支持向量機80

613非線性支持向量機82

62神經網絡86

621反向傳播訓練89

622卷積神經網絡92

*623神經網絡的普遍逼近
性質94

624普遍一致性定理96

63決策樹97

64有序分類器100

65文獻注釋101

66練習102

67Python作業104
第7章分類誤差估計10871誤差估計規則108

72誤差估計性能109

721偏差分布109

722偏差、方差、均方根和
尾概率110

*723一致性111

73測試集誤差估計112

74再代入誤差估計113

75交叉驗證114

76自助方法116

77增強誤差估計118

78其他主題121

781凸誤差估計器121

782平滑誤差估計器123

783貝葉斯誤差估計123

79文獻注釋126

710練習127

711Python作業129
第8章分類模型選擇13181分類復雜性131

82VapnikChervonenkis理論134

*821有限模型選擇134

822打散系數與VC維度135

823幾種分類規則中的VC
參數136

824VapnikChervonenkis
定理139

825沒有免費午餐定理139

83模型選擇方法140

831驗證誤差*小化140

832訓練集誤差*小化141

833結構性風險*小化141

84文獻注釋142

85練習143
第9章降維14591面向分類任務的特征提取145

92特征選擇146

921窮舉搜索146

922單變量貪婪搜索147

923多變量貪婪搜索149

924特征選擇與分類復雜性150

925特征選擇與誤差估計150

93主成分分析152

94多維縮放155

95因子分析156

96文獻注釋158

97練習159

98Python作業160
第10章聚類162101KMeans算法162

102高斯混合模型165

1021期望*大化方法166

1022與KMeans的關系170

103層次聚類171

104自組織映射173

105文獻注釋174

106練習175

107Python作業176
第11章回歸178111*優回歸178

112
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