大数据解析与应用导论
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作者赵春晖编著
出版社化学工业出版社
ISBN9787122409966
出版时间2022-09
装帧平装
开本16开
定价68元
货号1202727739
上书时间2024-08-07
商品详情
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内容摘要
目录1绪论11.1统计学基础11.1.1期望、方差、协方差11.1.2一元高斯分布31.1.3多元高斯分布31.1.4KL散度41.2人工智能简介41.2.1人工智能的概念51.2.2人工智能的发展51.2.3人工智能的学派71.3机器学习71.3.1基本概念81.3.2机器学习的范式81.3.3机器学习的三要素91.3.4过拟合与正则化111.3.5偏差与方差121.4深度学习141.4.1生物神经网络141.4.2人工神经网络151.4.3主流的深度学习框架16本章小结17习题117参考文献182数据预处理与特征工程202.1数据预处理202.1.1数据清洗212.1.2数据变换242.2特征工程272.2.1特征提取272.2.2特征选择272.3应用实例302.3.1数据集简介与环境准备302.3.2数据集导入与字段理解312.3.3缺失值处理312.3.4异常值处理322.3.5数据变换332.3.6特征工程342.3.7案例小结34本章小结34习题235参考文献363数据降维373.1数据降维简介373.2主成分分析算法383.2.1主成分分析算法简介383.2.2主成分分析的数学原理383.2.3主成分分析的直观理解403.3慢特征分析算法413.3.1慢特征分析算法简介413.3.2慢特征分析的数学原理413.3.3慢特征分析的直观理解433.4应用实例443.4.1主成分分析的数值示例443.4.2主成分分析的应用示例45本章小结47习题347参考文献484回归分析504.1回归分析基本概念504.1.1回归的起源504.1.2回归模型的建立及应用514.1.3回归模型分类524.1.4回归模型效果评估524.2最小二乘回归534.2.1最小二乘法拟合目标534.2.2最小二乘回归原理544.2.3最小二乘法的几何意义564.2.4最小二乘法的缺陷574.3岭回归与LASSO回归574.3.1岭回归算法584.3.2LASSO回归算法614.3.3线性回归模型的正则化项634.4主元回归644.4.1维数灾难644.4.2主元回归建模654.4.3主成分个数选取654.4.4主元回归与岭回归664.5偏最小二乘回归664.5.1偏最小二乘建模674.5.2目标函数与算法推导674.5.3潜变量个数确定694.6回归案例分析70本章小结72习题472参考文献735聚类分析755.1基本思想与概念755.1.1聚类的概念755.1.2聚类算法分类765.2相似性度量775.2.1相似性度量的基本概念775.2.2距离度量775.2.3相关系数815.2.4选择相似性衡量手段的原则825.3K-均值聚类算法简介835.3.1算法思想835.3.2算法流程845.3.3算法关键影响因素855.3.4算法应用
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