《機器學習理論與算法》是2012年科學出版社出版的圖書,作者是張燕平、張鈴。
基本介紹
- 中文名:機器學習理論與算法
- 作者:張燕平、張鈴
- 出版社:科學出版社
- 出版時間:2012年5月
- ISBN:9787030343185
《機器學習理論與算法》是2012年科學出版社出版的圖書,作者是張燕平、張鈴。
《機器學習理論與算法》是2012年科學出版社出版的圖書,作者是張燕平、張鈴。內容簡介本書集中介紹了機器學習的一些典型方法、理論和套用領域,並首次系統地給出了構造性機器學習方法——覆蓋算法。全書通過研究大量豐富的文獻資料和...
《機器學習理論、方法及套用》是2009年科學出版社出版的圖書,作者是王雪松、程玉虎。該書可供理工科高等院校計算機科學、信息科學、人工智慧和自動化技術及相關專業的教師及研究生閱讀,也可供自然科學和工程技術領域中的研究人員參考。內容...
機器學習是一門多學科交叉專業,涵蓋機率論知識,統計學知識,近似理論知識和複雜算法知識,使用計算機作為工具並致力於真實實時的模擬人類學習方式,並將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。機器學習有下面幾種定義:(1)機器學習...
《面向大數據的機器學習理論與方法》是依託清華大學,由朱小燕擔任項目負責人的重點項目。項目摘要 網際網路發展帶來的海量數據,引領了科技與經濟發展新的趨勢,提出了新的挑戰。大數據具有的噪聲大、結構複雜多樣、變化快等特點,是傳統的觀察...
《人工智慧:機器學習理論與方法》是2020年電子工業出版社出版的圖書,作者是李侃。內容簡介 本書全面系統地講解了機器學習的理論與方法,內容主要包括高斯混合模型和EM算法、主題模型、非參數貝葉斯模型、聚類分析、圖模型、支持向量機、矩陣...
《高效機器學習:理論、算法及實踐》是2017年機械工業出版社出版的圖書,作者是[黎] 瑪麗特·阿瓦德(Mariette Awad)[美]、拉胡爾·肯納(Rahul Khanna)。內容簡介 面對海量的複雜數據,如何快速挖掘出用戶需要的信息?如何將從圖像或...
人工智慧和大數據時代,解決最有挑戰性問題的主流方案是分散式機器學習!《分散式機器學習:算法、理論與實踐》旨在全面介紹分散式機器學習的現狀,深入分析其中的核心技術問題,並且討論該領域未來的發展方向。由微軟亞洲研究院機器學習核心團隊...
第1~3章為第一部分,介紹機器學習的基本原理、所需的數學知識(包括微積分、線性代數、最最佳化方法和機率論),以及機器學習中的核心概念。第4~22章為第二部分,是本書的主體,介紹各種常用的有監督學習算法、無監督學習算法、半監督...
《Python機器學習原理與算法實現》是2023年清華大學出版社出版的圖書,作者是楊維忠、張甜。內容簡介 數位化轉型背景下,Python作為一門簡單、易學、速度快、免費、開源的主流程式語言,廣泛套用於大數據處理、人工智慧、雲計算等各個領域,...
《機器學習——原理、算法與Python實戰(微課視頻版)》是2022年清華大學出版社出版的圖書,作者是姚捃、劉華春、侯向寧。內容簡介 本書以Python為開發語言,採用理論與實踐相結合的形式,系統全面地介紹了機器學習涉及的核心知識。本書共6...
《Python機器學習算法》是一本機器學習入門讀物,注重理論與實踐的結合。全書主要包括6個部分,每個部分均以典型的機器學習算法為例,從算法原理出發,由淺入深,詳細介紹算法的理論,並配合目前流行的Python語言,從零開始,實現每一個算法...
通過理論學習和實踐操作,使讀者了解並掌握機器學習的原理和技能,拉近理論與實踐的距離。《機器學習基礎——原理、算法與實踐》共分12章,主要內容包括:機器學習介紹、線性回歸、邏輯回歸、貝葉斯分類器、模型評估與選擇、K-均值和EM算法...
《機器學習算法(MATLAB版)》是2021年科學出版社出版的圖書。 內容簡介 本書是機器學習領域的入門教材,詳細闡述了機器學習的基本理論和方法。全書由15章組成,包括機器學習概論、數學基礎知識、線性模型與邏輯斯諦回歸、支持向量機、人工...
《大話機器學習——原理|算法|建模|代碼30講》是2023年6月1日清華大學出版社出版的圖書,作者:葉新 江。內容簡介 本書是作者多年在數據智慧型領域中利用機器學習實戰經驗的理解、歸納和總結。出於“回歸事物本質,規律性、系統性地思考...
《機器學習:從基礎理論到典型算法(原書第2版)》是2022年機械工業出版社出版的圖書。 內容簡介 本書是機器學習領域內一部具有里程碑意義的著作。包括哥倫比亞大學、北京大學在內的多個國內外名校均有以該書為基礎開設的研究生課程。
《Python機器學習算法: 原理、實現與案例》2019年11月清華大學出版社出版的圖書,作者是劉碩。內容簡介 本書用平實的語言深入淺出地介紹當前熱門的機器學習經典算法,包括線性回歸、Logistic回歸與Softmax回歸、決策樹(分類與回歸)、...
為基礎篇,著重介紹機器學習的理論框架和常用機器學習模型;第三部分(第5~11章)為實戰篇,介紹經典機器學習算法及套用,包括KNN分類算法、KMeans聚類算法、推薦算法、回歸算法、支持向量機算法、神經網路算法以及深度學習理論及項目實例...
《圖解機器學習—算法原理與 Python 語言實現》從套用場景出發,利用大量圖解和流程圖相結合的方式講解機器學習的基本知識及其常用經典算法的套用,全書沒有大篇幅的理論介紹和複雜的數學公式推導,也沒有生澀難懂的專業術語,而是通過淺顯易...
1.1機器學習的目的:從數據到知識 1 1.2機器學習的基本框架 2 1.2.1數據集合與對象特性表示 3 1.2.2學習判據 4 1.2.3學習算法 5 1.3機器學習思想簡論 .5 延伸閱讀 .7 習題 8 參考文獻 .9 第2章歸類理論 11 2.1類...
機器學習是計算機智慧型圍棋博弈系統、無人駕駛汽車和工業界人工智慧助理等新興技術的靈魂,特別是深度學習理論更是諸多高精尖人工智慧技術的核心。掌握機器學習理論與實踐技術是學習現代人工智慧科學最重要的一步。本書既講述機器學習算法的理論...
《機器學習算法原理與編程實踐》是2005年電子工業出版社出版的圖書,作者是鄭捷。內容簡介 本書是機器學習原理和算法編碼實現的基礎性讀物,內容分為兩大主線:單個算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。算法除包含傳統的分類、聚類、...
621熵原理 80 622熵模型的定義 82 623熵模型的學習 83 624極大似然估計 86 63模型學習的化算法 87 631改進的疊代尺度法 87 632擬牛頓法 90 機器學習方法 本章概要 91 繼續閱讀 92 習題 92 參考文獻 93 第 7章支持...
1.5 本章話題:機器學習的 一般原理 25 第2章 陰陽剖分:支持向量機模型 30 2.1 支持向量機模型的基本思路 30 2.1.1 支持向量機模型的 基本思路 31 2.1.2 支持向量機算法的 基本流程 34 2.2 數學形式與求解方法 34 2....
《機器學習中的基本算法》是科學出版社出版的圖書,作者是范麗亞 。 內容簡介 本書共八章.第1章和第2章簡要介紹了機器學習的基本概念、研究內容、算法體系,以及相關的最佳化理論與最佳化算法.第3章和第4章詳細介紹了幾類作為分類器和回歸...
從而大幅降低機器學習算法的計算複雜度, 如量子退火(quantum annealing, QA)算法、Gibbs採樣等; 2) 量子理論的並行性等加速特點直接與某些機器學習算法深度結合, 催生出一批全新的量子機器學習模型, 如張量網路、機率圖模(probabilistic gra...
《機器學習與算法套用》是2022年電子工業出版社出版的圖書,作者是許桂秋、湯海林、武文斌。內容簡介 本教材從實用的角度出發,採用理論與實踐相結合的方式,介紹機器學習算法與套用的基礎知識,力求培養讀者使用機器學習相關算法進行數據分析的...
本書共分為11章,介紹了在Python環境下學習Scikit-learn機器學習框架的相關知識,涵蓋的主要內容有機器學習概述、Python機器學習軟體包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯算法、PCA...