机器学习中的基本算法
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作者范丽亚编著
出版社科学出版社
ISBN9787030652027
出版时间2020-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数177页
字数240千字
定价88元
货号SC:9787030652027
上书时间2024-10-08
商品详情
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内容简介:
本书共八章.第1章和第2章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法.第3章和第4章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括箅法出发点、建模思想、理论推导和箅法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用.第5章和第6章着重介绍了两类常用的数据预处理方法，一类是数据的特征提取方法，另一类是数据的聚类方法.第，章和第8章介绍了几类常用的神经网络算法和数据相关分析算法.本书可用作数据科学与大数据技术、人工智能与云计算、计箅机科学与应用、数学与应用数学等本科专业中机器学习课程的教材，也可用作相关或相近学科研究生的参考教材.
目录:
前言
第1章机器学习简介1
1.1机器学习的基本概念1
1.1.1何为机器学习1
1.1.2机器学习的发展历程2
1.1.3机器学习与人工智能和深度学习之间的关系3
1.1.4机器学习的工作流程4
1.2两个简单的例子5
1.3机器学习的研究内容6
1.3.1机器学习算法的种类6
1.3.2机器学习算法的评价标准7
1.3.3机器学习算法中的过拟合和欠拟合现象8
1.4机器学习算法概述9
第2章优化的基本理论14
2.1优化问题14
2.2基本概念与基本结论18
2.3优性条件22
2.4优化模型的Wolfe对偶形式28
2.5无约束优化算法31
2.5.1速下降法32
2.5.2Newton法32
2.5.3阻尼Newton法33
2.5.4FR共轭梯度法33
2.5.5Newton-Armijo法34
2.6求解二次规划的两种快速算法35
2.6.1对偶坐标下降算法35
2.6.2逐次超松弛迭代算法36
2.7交替方向乘子法简介38
2.7.1乘子法38
2.7.2交替方向乘子法39
2.7.3全局一致性优化40
2.7.4基于1-范数的ADMM41
参考文献44
第3章支持向量分类机45
3.1基本概念45
3.2硬间隔SVM47
3.3软间隔SVM50
3.4小二乘SVM54
3.5正则化小二乘SVM55
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