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
装帧平装
开本16开
定价138元
货号1202626877
上书时间2024-05-31
商品详情
- 品相描述：全新
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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
……
内容摘要
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。
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