机器学习算法与实践9787111764113
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广东广州
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作者郭羽含 张露方 袁园 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111764113
出版时间2023-02
装帧平装
开本16开
定价79.9元
货号17727535
上书时间2024-12-18
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目录
前言 第1章机器学习概述 11人工智能与机器学习 12机器学习的概念 121机器学习的定义 122机器学习发展史 123机器学习分类 13机器学习工具 131Python语言 132第三方工具库 133编译环境 134库的下载与安装 14机器学习示例 141自动驾驶 142机器翻译 143游戏中的人工智能 15本章小结 16延伸阅读——大数据背景下的机器学习算法 17习题 第2章机器学习基本理论 21机器学习术语 211基本概念 212过拟合与欠拟合 213模型评估 22实验估计方法 221留出法 222交叉验证法 223自助法 23性能度量 231错误率与精度 232查准率、查全率与F1 233ROC与AUC 24比较检验 241假设检验 242交叉验证 25参数调优 251网格搜索 252随机搜索 253贝叶斯优化算法 26本章小结 27延伸阅读——机器学习应用于我国海外投资效率预警 28习题 第3章K-近邻 31算法原理 32距离度量方法 33搜索优化方法 331k-d树 332球树 34算法实现 35本章小结 36延伸阅读——机器学习在国产芯片上的应用 37习题 第4章贝叶斯 41贝叶斯方法概述 411贝叶斯公式 412贝叶斯决策理论 413极大似然估计 42朴素贝叶斯算法 421高斯朴素贝叶斯算法 422多项式朴素贝叶斯算法 423伯努利朴素贝叶斯算法 43半朴素贝叶斯算法 44贝叶斯网络算法 441贝叶斯网络结构 442贝叶斯网络学习算法 443贝叶斯网络推断 45EM算法 46本章小结 47延伸阅读——机器学习在智能驾驶上的应用 48习题 第5章线性模型 51线性回归 511简单线性回归 512多变量线性回归 513梯度下降法 514多项式回归 52逻辑回归 521二分类逻辑回归 522多分类逻辑回归 53模型正则化 54本章小结 55延伸阅读——云计算与机器学习 56习题 第6章支持向量机 61算法概述 62线性可分支持向量机及其对偶算法 63线性支持向量机 64非线性支持向量机 65支持向量机回归 651线性支持向量机回归 652非线性支持向量机
内容摘要
本书内容涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习的代表性算法，对算法的原理与思想、推导与证明、实现与应用中涉及的知识点进行了清晰透彻的阐述。全书由12章组成，主要内容包括机器学习概述、机器学习基本理论、K-近邻、贝叶斯、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、聚类算法、数据降维、半监督学习、神经网络等知识。章节依照算法类别及算法间逻辑关系进行编排，内容结构上条理清晰、由浅入深，并完整地对算法的编码实现进行了讲解，从编程角度展示算法细节，使读者可以更加深入透彻地理解算法原理、加深对算法的记忆，并能够针对自身需求对算法进行修改和扩展。为帮助读者充分了解和掌握每一章节基础理论知识，每章附有思维导图及习题。
本书适合作为高等院校数据科学与大数据技术、人工智能和计算机类专业的机器学习相关课程教材，也可供从事机器学习和数据挖掘相关研究及应用的工程技术人员和科研工作者参考。
主编推荐
涉及算法的原理与思想、推导与证明、实现与应用。 章节依照算法类别及算法间逻辑关系进行编排。 对算法的编码实现进行讲解，每章附有思维导图。 配套提供电子课件、微课视频、习题答案、教学大纲、代码。
精彩内容
本书内容涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习的代表性算法，对算法的原理与思想、推导与证明、实现与应用中涉及的知识点进行了清晰透彻的阐述。全书由12章组成，主要内容包括机器学习概述、机器学习基本理论、K-近邻、贝叶斯、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、聚类算法、数据降维、半监督学习、神经网络等知识。章节依照算法类别及算法间逻辑关系进行编排，内容结构上条理清晰、由浅入深，并完整地对算法的编码实现进行了讲解，从编程角度展示算法细节，使读者可以更加深入透彻地理解算法原理、加深对算法的记忆，并能够针对自身需求对算法进行修改和扩展。为帮助读者充分了解和掌握每一章节基础理论知识，每章附有思维导图及习题。 本书适合作为高等院校数据科学与大数据技术、人工智能和计算机类专业的机器学习相关课程教材，也可供从事机器学习和数据挖掘相关研究及应用的工程技术人员和科研工作者参考。
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