机器学习导论 2024 pdf epub mobi 电子书
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机器学习导论 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介
机器学习导论 电子书 图书目录
出版者的话中文版序译者序前言致谢符号表第1章 绪论 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用实例 1.2.1 学习关联性 1.2.2 分类 1.2.3 回归 1.2.4 非监督学习 1.2.5 增强学习 1.3 注释 1.4 相关资源 1.5 习题 1.6 参考文献第2章 监督学习 2.1 由实例学习类 2.2 VC维 2.3 概率逼近正确学习 2.4 噪声 2.5 学习多类 2.6 回归 2.7 模型选择与泛化 2.8 监督机器学习算法的维 2.9 注释 2.10 习题 2.11 参考文献第3章 贝叶斯决策定理 3.1 引言 3.2 分类 3.3 损失与风险 3.4 判别式函数 3.5 效用理论 3.6 信息值 3.7 贝叶斯网络 3.8 影响图 3.9 关联规则 3.10 注释 3.11 习题 3.12 参考文献第4章 参数方法 4.1 引言 4.2 最大似然估计 4.2.1 伯努利密度 4.2.2 多项密度 4.2.3 高斯(正态)密度 4.3 评价估计:偏倚和方差 4.4 贝叶斯估计 4.5 参数分类 4.6 回归 4.7 调整模型的复杂度:偏倚/方差两难选择 4.8 模型选择过程 4.9 注释 4.10 习题 4.11 参考文献第5章 多元方法 5.1 多元数据 5.2 参数估计 5.3 缺失值估计 5.4 多元正态分布 5.5 多元分类……第6章 维度旭纳第7章 聚类第8章 非参数方法第9章 决策树第10章 线性判别式第11章 多层感知器第12章 局部模型 第13章 隐马尔可夫模型 第14章 分类算法评估和比较第15章 组合多学习器第16章 增强学习
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发表于2024-11-25
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为了对机器学习能有系统性的知识,买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例,所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的,特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。
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出版者:机械工业出版社
作者:Ethen Alpaydin
出品人:
页数:272
译者:范明
出版时间:2009-6
价格:39.00元
装帧:平装
isbn号码:9787111265245
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
机器学习
人工智能
数据挖掘
计算机
计算机科学
MachineLearning
AI
基础知识
机器学习导论 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述
《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍,涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器,局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较,组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,人脸识别或语音识别,优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释,以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材,也可供研究机器学习方法的技术人员参考。
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机器学习导论 2024 pdf epub mobi 用户评价
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不推荐!看tom的去吧少年!
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☆☆☆☆☆
如果让我去翻译,我估计也会翻译成这样!这也是我为什么转而会去看更流畅的英文书!
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弱爆了
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和老师讲的很相似,要是早点看到这本书就好了~
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