机器学习基础 原理、算法与实践
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作者袁梅宇
出版社清华大学出版社
ISBN9787302500148
出版时间2018-08
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数293页
字数460千字
定价69元
货号SC:9787302500148
上书时间2024-09-05
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商品详情
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作者简介:
袁梅宇，北航工学博士，硕士导师，现在昆明理工大学计算机系任教。为本科生和研究生主讲Java程序设计、JavaEE技术、数据库原理、人工智能、DotNet技术等核心课程，参加过863CIMSNet建设、中欧合作项目DRAGON和多项国家基金和省基金项目，靠前作者公开发表论文十余篇，软件著作权（颁证）六项。靠前作者专著有《JavaEE企业级编程开发实例详解》、《数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践》（靠前版、第二版）、《求精要诀——JavaEE编程开发案例精讲》。
内容简介:
《机器学习基础——原理、算法与实践》讲述机器学习的基本原理，使用MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的原理和技能，拉近理论与实践的距离。《机器学习基础——原理、算法与实践》共分12章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值和EM算法、决策树、神经网络、HMM、支持向量机、推荐系统、主成分分析。全书源码全部在MATLAB R2015b上调试通过，每章都附有习题和习题参考答案，供读者参考。《机器学习基础——原理、算法与实践》系统讲解了机器学习的原理、算法和应用，内容全面、实例丰富、可操作性强，做到理论与实践相结合。《机器学习基础——原理、算法与实践》适合机器学习爱好者作为入门和提高的技术参考书使用，也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。
目录:
第1章 机器学习介绍 1
1.1 机器学习简介 2
1.1.1 什么是机器学习 2
1.1.2 机器学习与日常生活 3
1.1.3 如何学习机器学习 4
1.1.4 MATLAB优势 5
1.2 基本概念 5
1.2.1 机器学习的种类 6
1.2.2 有监督学习 6
1.2.3 无监督学习 7
1.2.4 机器学习术语 7
1.2.5 预处理 9
1.3 MATLAB数据格式 10
1.3.1 标称数据 10
1.3.2 序数数据 11
1.3.3 分类数据 11
1.4 示例数据集 12
1.4.1 天气问题 12
1.4.2 鸢尾花 15
1.4.3 其他数据集 16
1.5 了解你的数据 16
习题 20
第2章 线性回归 21
2.1 从一个实际例子说起 22
2.1.1 模型定义 23
2.1.2 模型假设 23
2.1.3 模型评估 24
2.2 最小二乘法 24
2.2.1 最小二乘法求解参数 25
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