机器学习
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作者(法)马西-雷萨·阿米尼(Massih-Reza Amini) 著;许鹏 译
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115479655
出版时间2018-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数219页
字数349千字
定价59元
货号SC:9787115479655
上书时间2024-09-07
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商品详情
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作者简介:
Massih-Reza Amini，法国格勒诺布尔大学计算机科学教授，研究领域统计机器学习的全新框架与模板。
内容简介:
本书是机器学习理论与算法的参考书目，从监督、半监督学习的基础理论开始，本书采用简单、流行的C语言，逐步介绍了很常见、杰出的理论概念、算法与实践案例，呈现了相应的经典算法和编程要点，满足读者希望了解机器学习运作模式的根本需求。
目录:
第1章机器学习理论简述1
1.1经验误差最小化2
1.1.1假设与定义2
1.1.2原理陈述4
1.2经验风险最小化原理的一致性4
1.2.1在测试集上估计泛化误差6
1.2.2泛化误差的一致边界7
1.2.3结构风险最小化15
1.3依赖于数据的泛化误差界17
1.3.1Rademacher复杂度17
1.3.2Rademacher复杂度和VC维的联系17
1.3.3利用Rademacher复杂度获取泛化界的步骤19
1.3.4Rademacher复杂度的性质23
第2章无约束凸优化算法26
2.1梯度法29
2.1.1批处理模式29
2.1.2在线模式31
2.2拟牛顿法32
2.2.1牛顿方向32
2.2.2Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno公式33
2.3线搜索36
2.3.1Wolfe条件37
2.3.2基于回溯策略的线搜索41
2.4共轭梯度法43
2.4.1共轭方向43
2.4.2共轭梯度算法46
第3章二类分类48
3.1感知机48
3.1.1感知机的收敛性定理51
3.1.2带间隔感知机及其与经验风险最小化原理的联系53
3.2Adaline54
3.2.1与线性回归和经验风险最小化原理的联系54
3.3Logistic回归56
3.3.1与经验风险最小化原理的联系57
3.4支持向量机58
3.4.1硬间隔58
3.4.2软间隔63
3.4.3基于间隔的泛化误差界66
3.5AdaBoost68
3.5.1与经验风险最
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