正版现货新书 机器学习公式详解 9787115559104 谢文睿,秦州
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全新
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作者谢文睿,秦州
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115559104
出版时间2020-09
装帧平装
开本其他
定价59.8元
货号11669323
上书时间2024-10-08
商品详情
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作者简介
谢文睿 北京工业大学硕士, 开源组织Datawhale 核心成员兼开源项目负责人,主要研究方向为机器学习与自然语言处理。 秦州 康奈尔大学计算机硕士,Datawhale重要贡献成员。阿里巴巴算法工程师,主要研究方向为图神经网络的研发和应用。CIKM 2019很好应用论文作者,开源图神经网络框架graph-learn核心开发者。
目录
第1章绪论
式(1.1)
式(1.2)
第2章模型评估与选择
式(2.20)
式(2.21)
式(2.27)
式(2.41)
附注
参考文献
第3章线性模型
式(3.5)
式(3.6)
式(3.7)
式(3.10)
式(3.27)
式(3.30)
式(3.32)
式(3.37)
式(3.38)
式(3.39)
式(3.43)
式(3.44)
式(3.45)
第4章决策树
式(4.1)
式(4.2)
式(4.6)
式(4.7)
式(4.8)
附注
参考文献
第5章神经网络
式(5.2)
式(5.10)
式(5.12)
式(5.13)
式(5.14)
式(5.15)
式(5.20)
式(5.22)
式(5.23)
式(5.24)
附注
参考文献
第6章支持向量机
式(6.9)
式(6.10)
式(6.11)
式(6.13)
式(6.35)
式(6.37)
式(6.38)
式(6.39)
式(6.40)
式(6.41)
式(6.52)
式(6.60)
式(6.62)
式(6.63)
式(6.65)
式(6.66)
式(6.67)
式(6.70)
附注
参考文献
第7章贝叶斯分类器
式(7.5)
式(7.6)
式(7.12)
式(7.13)
式(7.19)
式(7.20)
式(7.24)
式(7.25)
式(7.27)
式(7.34)
附注
参考文献
第8章集成学习
式(8.1)
式(8.2)
式(8.3)
式(8.4)
式(8.5)
式(8.6)
式(8.7)
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式(8.28)
式(8.29)
式(8.30)
式(8.31)
式(8.32)
式(8.33)
式(8.34)
式(8.35)
式(8.36)
第9章聚类
式(9.5)
式(9.6)
式(9.7)
式(9.8)
式(9.33)
式(9.34)
式(9.35)
式(9.38)
第10章降维与度量学习
式(10.1)
式(10.2)
式(10.3)
式(10.4)
式(10.5)
式(10.6)
式(10.10)
式(10.14)
式(10.17)
式(10.24)
式(10.28)
式(10.31)
第11章特征选择与稀疏学习
式(11.1)
式(11.2)
式(11.5)
式(11.6)
……
内容摘要
周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书(俗称“南瓜书”)基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成,旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析,以及对部分公式补充具体的推导细节。全书共16 章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角进行讲解,希望能够帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下学期学生”水平。每章都附有相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书思路清晰,视角独特,结构合理,可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
主编推荐
1.国内市场累计销量榜的“西瓜书”《机器学习》公式接近解析指南! “南瓜书”系Datawhale成员自学笔记,对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导(重难点公式覆盖率达99%),旨在解决机器学习中的数学难题。 2.机器学习初学小白提升数学基础能力的练习册! 以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节,补充大量重、难点数学知识和参考材料,分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法,对于初学机器学习的小白也能上手练习! 3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光(博主@爱可可-爱生活)、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐
精彩内容
周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书(俗称“南瓜书”)基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成,旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析,以及对部分公式补充具体的推导细节。全书共16 章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角进行讲解,希望能够帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下学期学生”水平。每章都附有相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书思路清晰,视角独特,结构合理,可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
媒体评论
【小米AI 实验室主任、NLP 首席科学家 王斌 作序推荐】 这是一本与众不同的书。 首先,这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样,这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书,它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。其次,这是一本通过开源方式多人协作写成的书。这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式,既保证了书的质量,也保证了写作的效率。最后,这是一本接近根据学习经历编著而成的书。它接近从读者学习的角度出发,分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法,这对初学者来说是很好宝贵的经验,也特别能够引起他们的共鸣。 【专家精彩评论】 面对一本有很多数学难题的教材,初学者最渴望的是有一位“助教”,能帮助详细解析,步进推导,以便更好地消化教材。由开源组织Datawhale 发起编写的“南瓜书”集众人的智慧、开源社区的力量,为广大机器学习初学者带来了福音,给周志华教授的畅销书“西瓜书”配了一个“助教”。愿这两本书为所有人工智能领域及行业内求学者、从业者启智增慧,创造未来。 ——俞勇 上海交通大学特聘教授,上海交通大学ACM 班创始人,伯禹教育创始人 推导一遍所有公式是很好好的学习方法,很高兴看到“南瓜书”能专注于此. 它是学习“西瓜书”不可缺少的辅助材料。 ——李沐 AWS 资深首席科学家,《动手学深度学习》作者 “南瓜书”是Datawhale 开源团队产出优质内容的一种全新探索。这本书以开源项目的形式,帮助读者推导重要的公式,并对知识难点进行深入探讨。这种新的学习思路和撰写模式, 自打开始那一刻,就紧紧抓住读者的需求和痛点,使得这本书成为很好值得推荐的好书。和这本书同样值得推荐的,还有Datawhale 的开源精神和实践精神。 ——程明明 南开大学计算机系主任,开放共享科研记录行动倡议者 这本书是读透“西瓜书”的好“伴侣”。尽管这本书并不适合所有人,但真正需要它的人会觉得它特别有用。它就像一位学霸同桌,可以在你啃“西瓜书”一筹莫展的时候为你“雪中送炭”。对很多人来说,数学公式是一种很可怕的存在,但是学问之美往往就在“最险远处”,披荆斩棘之后方能品出其真滋味。如果想要理解机器学习,而不止步于了解和应用,这本书将是你的好“同桌”——伴你思考,同享“知其所以然”的乐趣。 ——陈光 北京邮电大学副教授,知名博主@ 爱可可- 爱生活 对机器学习初学者来讲,“南瓜书”补充且拓展了数学方面的基本知识,是“西瓜书”的佐读良品。 ——徐亦达 悉尼科技大学副教授,机器学习开源讲义作者
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