机器学习(理论实践与提高)/图灵程序设计丛书
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作者(法)马西-雷萨·阿米尼|译者:许鹏
出版社人民邮电
ISBN9787115479655
出版时间2018-04
装帧其他
开本其他
定价59元
货号30151261
上书时间2024-05-23
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
第1章 机器学习理论简述
1.1 经验误差最小化
1.1.1 假设与定义
1.1.2 原理陈述
1.2 经验风险最小化原理的一致性
1.2.1 在测试集上估计泛化误差
1.2.2 泛化误差的一致边界
1.2.3 结构风险最小化
1.3 依赖于数据的泛化误差界
1.3.1 Rademacher复杂度
1.3.2 Rademacher复杂度和VC维的联系
1.3.3 利用Rademacher复杂度获取泛化界的步骤
1.3.4 Rademacher复杂度的性质
第2章 无约束凸优化算法
2.1 梯度法
2.1.1 批处理模式
2.1.2 在线模式
2.2 拟牛顿法
2.2.1 牛顿方向
2.2.2 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno公式
2.3 线搜索
2.3.1 Wolfe条件
2.3.2 基于回溯策略的线搜索
2.4 共轭梯度法
2.4.1 共轭方向
2.4.2 共轭梯度算法
第3章 二类分类
3.1 感知机
3.1.1 感知机的收敛性定理
3.1.2 带间隔感知机及其与经验风险最小化原理的联系
3.2 Adaline
3.2.1 与线性回归和经验风险最小化原理的联系
3.3 Logistic回归
3.3.1 与经验风险最小化原理的联系
3.4 支持向量机
3.4.1 硬间隔
3.4.2 软间隔
3.4.3 基于间隔的泛化误差界
3.5 AdaBoost
3.5.1 与经验风险最小化原理的联系
3.5.2 拒绝法抽样
3.5.3 理论研究
第4章 多类分类
4.1 形式表述
4.1.1 分类误差
4.1.2 泛化误差界
4.2 单一法
4.2.1 多类支持向量机
4.2.2 多类AdaBoost
4.2.3 多层感知机
内容摘要
马西-雷萨·阿米尼著的《机器学习(理论实践与提高)》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，逐步介绍了常见、先进的理论概念、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。
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