機器學習入門到實戰——MATLAB 實踐套用

圖書簡介

《機器學習入門到實戰——MATLAB 實踐套用》是清華大學出版社出版的一本圖書。

圖書內容

本書主要介紹經典的機器學習算法的原理及改進，以及MATLAB的實例實現。本書內容分為三部分。第一部分(第1章)是機器學習概念篇，介紹機器學習的相關概念，並且對機器學習的各類算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有一個整體的了解，從而在後續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB機器學習基礎篇，介紹MATLAB的基本使用方法，以及MATLAB集成的機器學習工具箱。MATLAB易上手的特點讓使用者將更多的精力專注於算法開發與使用，而不是搭建算法實現開發平台。第三部分(第4章~第19章)是機器學習算法與MATLAB實踐篇，對監督學習、無/非監督學習、強化學習三大類常用算法進行逐個講解，包括機器學習算法原理、算法優缺點、算法的實例解釋以及MATLAB的實踐套用。

目錄

第一部分機器學習概念篇 ●

第1章機器學習基礎

1.1機器學習概述

1.1.1機器學習的概念

1.1.2機器學習的發展史

1.1.3機器學習的用途

1.1.4機器學習、數據挖掘及人工智慧的關係

1.2機器學習基本術語

1.3機器學習任務及算法分類

1.4如何學習和運用機器學習

1.4.1軟體平台的選擇

1.4.2機器學習套用實現流程

1.5數據預處理

1.5.1數據初步選取

1.5.2數據清理

1.5.3數據集成

1.5.4數據變換

1.5.5數據歸約

參考文獻

第二部分MATLAB機器學習基礎篇 ●

第2章MATLAB基礎入門

2.1MATLAB界面介紹

2.2矩陣賦值與運算

2.3m檔案及函式實現與調用

2.4基本流程控制語句

2.5基本繪圖方法

2.5.1二維繪圖函式的基本用法

2.5.2三維繪圖函式的基本用法

2.5.3顏色與形狀參數列表

2.5.4圖形視窗分割與坐標軸

2.6數據檔案導入與導出 參考文獻 ●

第3章MATLAB機器學習工具箱

3.1工具箱簡介

3.2分類學習器基本操作流程

3.3分類學習器算法最佳化與選擇

3.3.1特徵選擇

3.3.2選擇分類器算法

3.4工具箱分類學習實例

參考文獻

第三部分機器學習算法與MATLAB實踐篇 ●

第4章k近鄰算法

4.1k近鄰算法原理

4.1.1k近...