機器學習及其套用(2019年機械工業出版社出版的圖書)

內容簡介

《機器學習及其套用》站在高年級本科生和低年級碩士研究生的思維角度編寫，儘可能用樸實的語言深入淺出地準確表達知識內容，著重突出機器學習方法的思想內涵和本質，使得廣大讀者能夠掌握全書主要內容。每章均配有一定數量的習題，適合作為智慧型科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機類相關專業的本科生或研究生的機器學習入門級教材，也可供工程技術人員和自學的讀者學習參考。

圖書目錄

前言

第1章機器學習概述

1.1機器學習基本概念

1.1.1人工智慧與機器學習

1.1.2機器學習基本術語

1.1.3機器學習誤差分析

1.2機器學習發展歷程

1.2.1感知機與連線學習

1.2.2符號學習與統計學習

1.2.3連線學習的興起

1.3機器學習基本問題

1.3.1特徵提取

1.3.2規則構造

1.3.3模型評估

1.4習題

第2章模型估計與最佳化

2.1模型參數估計

2.1.1最小二乘估計

2.1.2最大似然估計

2.1.3最大後驗估計

2.2模型最佳化基本方法

2.2.1梯度下降法

2.2.2牛頓疊代法

2.3模型最佳化機率方法

2.3.1隨機梯度法

2.3.2最大期望法

2.3.3蒙特卡洛法

2.4模型正則化策略

2.4.1範數懲罰

2.4.2樣本增強

2.4.3對抗訓練

2.5習題

第3章監督學習

3.1線性模型

3.1.1模型結構

3.1.2線性回歸

3.1.3線性分類

3.2決策樹模型

3.2.1模型結構

3.2.2判別標準

3.2.3模型構造

3.3貝葉斯模型

3.3.1貝葉斯方法

3.3.2貝葉斯分類

3.3.3貝葉斯回歸

3.4支持向量機

3.4.1線性可分性

3.4.2核函式技術

3.4.3結構風險分析

機器學習及其套用(2019年機械工業出版社出版的圖書)

基本介紹

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