机器学习：工程师和科学家的第一本书 [瑞典]安德里亚斯·林霍尔姆(

图书标准信息

• 作者 作者
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2024-06
• 版次 1
• ISBN 9787111753698
• 定价 109.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 265页
• 字数 438千字

【内容简介】

在连贯的统计框架中，本书涵盖了一系列有监督的机器学方法，包括基础方法（knn、决策树、线和逻辑回归等）和方法（深度神经网络、支持向量机、高斯过程、森林和提升等），以及常用的无监督方法（生成模型、k均值聚类、自动、主成分分析和生成对抗网络等）。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念（例如损失函数、da似然、偏差方差分解、核和贝叶斯方法），同时介绍常规的实用工具（例如正则化、交验证、评估指标和优化方法），本书始终将关注点放在基础知识上。后两章为解决现实世界中有监督的机器学问题和现代机器学的伦理问题提供了实用建议。

【目录】

译者序

致谢

符号表

章引言1

1.1机器学的示例1

1.2关于本书8

1.3拓展阅读9

第2章有监督学：个方法10

2.1有监督机器学10

2.1.1从有标记的数据中学10

2.1.2数值型和分类型变量11

2.1.3分类和回归11

2.1.4在训练数据之外进行泛化14

2.2一个基于距离的方法：k-nn14

2.2.1k-nn算法14

2.2.2分类器的决策边界16

2.2.3k的选择17

2.2.4输入标准化19

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