机器学习
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作者王贝伦编著
出版社东南大学出版社
ISBN9787564197834
出版时间2021-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数356页
字数555千字
定价148元
货号SC:9787564197834
上书时间2024-05-08
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商品详情
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内容简介:
本书为面向高校本科生的机器学习课程教材，主要内容分为数学基础、回归模型、分类模型、无监督学习、学习理论与概率图模型六大章节，涵盖机器学习领域的基本概念、典型案例、近期新成果、热点问题等内容。本书内容深入浅出，语言严谨详实，配图生动直白，案例通俗易懂。本书全彩页印刷，插图丰富，配备了全套习题，适用于计算机、人工智能等专业的高校本科生，以及其他机器学习领域的初学者。
目录:
序
1 绪论
1.1 引言
1.2 基础概念
1.3 发展历程
1.4 机器学习全流程介绍
1.5 机器学习研究方向介绍
1.5.1 监督学习
1.5.2 无监督学习
1.5.3 深度学习
1.5.4 强化学习
1.5.5 结构学习——以概率图模型为例
2 数学基础
2.1 线性代数
2.1.1 基本概念
2.1.2 基本运算
2.1.3 线性相关性及矩阵的秩
2.1.4 特征值及特征向量
2.1.5 矩阵求导
2.1.6 奇异值分解
2.2 概率论与数理统计
2.2.1 概率论与机器学习
2.2.2 事件与事件空间
2.2.3 样本空间与事件空间
2.2.4 常用结论
2.2.5 随机变量
2.2.6 联合概率分布、条件概率分布和边缘分布
2.2.7 独立性
2.2.8 极限定理
2.2.9 极大似然估计
2.3 凸优化
2.3.1 优化问题
2.3.2 基本概念
2.3.3 凸优化问题
2.3.4 对偶性
2.3.5 无约束优化问题
3 回归模型
3.1 简介
3.2 线性回归
3.2.1 线性回归模型
3.2.2 正规方程法
3.2.3 梯度下降法
3.2.4 随机梯度下降法
3
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