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机器学习导论卢官明著机械工业出版社

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江西南昌

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作者卢官明著

出版社机械工业出版社

ISBN9787111685111

出版时间2021-08

装帧平装

开本16开

定价69元

货号9787111685111

上书时间2024-08-09

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商品详情

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商品描述: 作者简介

目录
前言章机器学习概述11.1机器学习的概念与基本术语11.2人工智能、机器学习、深度学习三者的关系61.3机器学习的三个基本要素111.4机器学习模型的分类161.5数据预处理241.6模型选择与评估291.7小结431.8习题43第2章回归模型452.1线性回归452.2多项式回归532.3线性回归的正则化——岭回归和套索回归542.4逻辑斯谛回归582.5 Softmax回归612.6小结632.7习题64第3章 k-最近邻和k-d树算法663.1 k-最近邻法663.2 k-d树703.3小结753.4习题76第4章支持向量机774.1统计学习理论基础774.2支持向量机的基本原理和特点844.3线性SVM904.4基于核函数的非线性SVM954.5多分类SVM964.6支持向量机的训练1004.7小结1044.8习题105第5章贝叶斯分类器与贝叶斯网络1065.1贝叶斯方法1065.2贝叶斯分类器1135.3贝叶斯网络1195.4小结1285.5习题129第6章决策树1306.1概述1306.2决策树学习1346.3特征（或属性）选择1356.4 ID3算法1446.5 C4.5算法1456.6CART算法1466.7决策树的剪枝1496.8决策树的优缺点1506.9小结1516.10习题151第7章集成学习1537.1集成学习概述1537.2 AdaBoost算法1597.3梯度提升决策树（GBDT）1607.4随机森林和极端随机树1637.5小结1667.6习题168第8章聚类1698.1聚类概述1698.2 k-均值算法1758.3 BIRCH算法1788.4基于密度的聚类算法1838.5小结1908.6习题191第9章深度学习1929.1人工神经网络基础1929.2卷积神经网络2079.3循环神经网络2189.4生成式对抗网络2269.5小结2389.6习题239附录缩略语英汉对照240参考文献242

内容摘要
本书是一本浅显易懂的机器学习入门教材，深入浅出地介绍了机器学习的基础理论、模型与经典方法，并适当融入了深度学习的前沿知识。全书共9章，主要内容包括：机器学习概述、回归模型（线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络、逻辑斯谛回归、Softmax回归）、k*近邻和kd树算法、支持向量机、贝叶斯分类器与贝叶斯网络、决策树、集成学习（AdaBoost、GBDT、随机森林和特别随机树）、聚类（k均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法）、深度学习（卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络）。每章都附有小结与习题，便于读者对知识的巩固和融会贯通。本书注重选材，内容丰富，条理清晰，通俗易懂，着重突出机器学习方法的思想内涵和本质，力求反映机器学习领域的核心知识体系和发展趋势。本书可作为高等院校智能科学与技术、数据科学与大数据技术、电子信息类等专业的高年级本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供人工智能、数据科学、机器学习相关行业的工程技术人员学习参考。

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