白話機器學習的數學

內容簡介

本書通過正在學習機器學習的程式設計師綾乃和她朋友美緒的對話，結合回歸和分類的具體問題，逐步講解了機器學習中實用的數學基礎知識。其中，重點講解了容易成為學習絆腳石的數學公式和符號。同時，還通過實際的Python 編程講解了數學公式的套用，進而加深讀者對相關數學知識的理解。

圖書目錄

第1章開始二人之旅 1

1.1　對機器學習的興趣 2

1.2　機器學習的重要性 4

1.3　機器學習的算法 7

1.4　數學與編程 12

第2章學習回歸——基於廣告費預測點擊量 15

2.1　設定問題 16

2.2　定義模型 19

2.3　最小二乘法 22

2.4　多項式回歸 41

2.5　多重回歸 45

2.6　隨機梯度下降法 52

第3章學習分類——基於圖像大小進行分類 59

3.1　設定問題 60

3.2　內積 64

3.3　感知機 69

3.3.1　訓練數據的準備 71

3.3.2　權重向量的更新表達式 74

3.4　線性可分 80

3.5　邏輯回歸 82

3.5.1　sigmoid函式 83

3.5.2　決策邊界 86

3.6　似然函式 91

3.7　對數似然函式 96

3.8　線性不可分 104

第4章評估——評估已建立的模型 109

4.1　模型評估 110

4.2　交叉驗證 112

4.2.1　回歸問題的驗證 112

4.2.2　分類問題的驗證 117

4.2.3　精確率和召回率 121

4.2.4　F值 125

4.3　正則化 130

4.3.1　過擬合 130

4.3.2　正則化的方法 131

4.3.3　正則化的效果 132

4.3.4　分類的正則化 139

4.3.5　包含正則化項的表達式的微分 140

4.4　學習曲線 144

4.4.1　欠擬合 144

4.4.2　區分過擬合與欠擬合 146

第5章實現——使用Python編程 153

5.1　使用Python實現 154

5.2　回歸 155

5.2.1　確認訓練數據 155

5.2.2　作為一次函式實現 158

5.2.3　驗證 164

5.2.4　多項式回歸的實現 168

5.2.5　隨機梯度下降法的實現 176

5.3　分類——感知機 179

5.3.1　確認訓練數據 179

5.3.2　感知機的實現 182

5.3.3　驗證 185

5.4　分類——邏輯回歸 188

白話機器學習的數學

基本介紹

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