机器学方法 人工智能 李航
本书在《统计学方法》的基础上增加了深度学的内容，全面系统地介绍了机器学的主要方法，系统阐述其理论、模型、策略和算法，是机器学及相关课程的参书，，也供计算机各个领域的专业研发人员参。
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作者李航
出版社清华大学出版社
ISBN9787302597308
出版时间2022-03
版次1
装帧平装
开本16
页数572页
字数880千字
定价138元
货号xhwx_1202626877
上书时间2024-11-06
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主编：
机器学方法在统计学方法的基础上增加了深度学的内容，全面系统地介绍了机器学的主要方法，系统阐述其理论、模型、策略和算法，从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨详实，让读者更好地掌握基本和概念。机器学方法可作为机器学及相关课程的参书，适合人工智能、文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的本科生、使用，也供计算机各个领域的专业研发人员参。
目录：
篇监督学
章机器学及监督学概论
1.1机器学
1.2机器学的分类
1.2.1基本分类
1.2.2按模型分类
1.2.3按算法分类
1.2.4按分类
1.3机器学方法三要素
1.3.1模型
1.3.2策略
1.3.3算法
1.4模型评估与模型选择
1.4.1训练误差与测试误差
1.4.2过拟合与模型选择
1.5正则化与交验证
1.5.1正则化
……
内容简介：
机器学是以概率论、统计学、信息论、化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。机器学方法全面系统地介绍了机器学的主要方法，共分三篇。篇介绍监督学的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与熵模型、支持向量机、booting、em算法、隐马尔可夫模型、条件场等；第二篇介绍无监督学的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、pagerank算法等。第三篇介绍深度学的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨详实，让读者更好地掌握基本和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学的基本技术。为满足读者进一步学的需要，书中还对各个方法的要点进行了结，给出了一些题，并列出了主要参文献。本书是机器学及相关课程的参书，适合人工智能、数据挖掘等专业的本科生、使用，也供计算机各个领域的专业研发人员参。
作者简介：
李航，字节跳动科技有限公司人工智能实验室监， ieee会士、acl会士、acm杰出科学家、ccf杰出会员。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学及数据挖掘。李航于1988年从本京都大学电气工程系，1998年获得本东京大学计算机科学博士。他1990年至2001年职于本nec公司研究所，任研究员；2001年至2012年职于微软亚洲研究院，任研究员与主任研究员；2012年至2017年职于华为技术有限公司实验室，任首席科学家、主任。李航一直活跃在相关学术领域，曽出版过四部学术专著，并在国际学术会议和国际学术期刊上发表过120多篇学术，包括igir wdm acl emnlp icml ni igkdd aaai ijcai，以及nle jmlr toi irj ipm tkde tweb tit等。他和同事的获得了kdd2008佳应用奖，他指导的获得了igir2008，acl2012佳奖。李航参与了多项产品开发，包括microoft ql erver 2005 microoft office 2007 microoft live earch 2008 microoft bing 2009 bing 2010 office 2010 office 2012，拥有42项授权美国专利。李航还在国际学术会议和国际学术期刊担任许多重要工作，如大会程序委员会，委员，及委员，期刊编委，包括igir wdm acl naacl emnlp niigkdd icdm acml ijcai irj tit jait jct等。
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