机器学习方法
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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开
纸张胶版纸
页数572页
字数880千字
定价138元
货号SC:9787302597308
上书时间2024-07-01
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商品详情
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作者简介:
李航，字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监， 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、统计机器学习及数据挖掘。李航于1988年从日本京都大学电气工程系毕业，1998年获得日本东京大学计算机科学博士。他1990年至2001年就职于日本NEC公司中央研究所，任研究员；2001年至2012年就职于微软亚洲研究院，任高级研究员与主任研究员；2012年至2017年就职于华为技术有限公司诺亚方舟实验室，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，并在很好国际学术会议和很好国际学术期刊上发表过120多篇学术论文，包括SIGIR, WWW, WSDM, ACL, EMNLP, ICML, NIPS, SIGKDD, AAAI, IJCAI，以及NLE, JMLR, TOIS, IRJ, IPM, TKDE, TWEB, TIST等。他和同事的论文获得了KDD2008很好应用论文奖，他指导的学生获得了SIGIR2008，ACL2012很好学生论文奖。李航参与了多项产品开发，包括Microsoft SQL Server 2005, Microsoft Office 2007, Microsoft Live Search 2008, Microsoft Bing 2009, Bing 2010, Office 2010, Office 2012，拥有42项授权美国专利。李航还在很好国际学术会议和很好国际学术期刊担任许多重要工作，如大会程序委员会主席，资深委员，及委员，期刊编委，包括SIGIR, WWW, WSDM, ACL, NAACL, EMNLP, NIPS,SIGKDD, ICDM, ACML, IJCAI, IRJ, TIST, JASIST, JCST等。
主编推荐:
《机器学习方法》在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容，全面系统地介绍了机器学习的主要方法，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原理和概念。《机器学习方法》可作为机器学习及相关课程的教学参考书，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、研究生使用，也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
内容简介:
机器学习是以概率论、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。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，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、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，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。第三篇介绍深度学习的主要方法，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习方法，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原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要，书中还对各个方法的要点进行了总结，给出了一些习题，并列出了主要参考文献。本书是机器学习及相关课程的教学参考书，适合人工智能、数据挖掘等专业的本科生、研究生使用，也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
目录:
第1篇监督学习
第1章机器学习及监督学习概论
1.1机器学习
1.2机器学习的分类
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按技巧分类
1.3机器学习方法三要素
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正则化与交叉验证
1.5.1正则化
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