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机器学习入门 基于数学原理的Python实战

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江苏南京
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作者戴璞微,潘斌

出版社北京大学出版社

ISBN9787301308974

出版时间2019-12

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数296页

字数430千字

定价69元

货号SC:9787301308974

上书时间2024-12-03

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商品描述
内容简介:
机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交叉学科。机器学习的基础就是数学，这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛，本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导；并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现，还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础；线性回归、局部加权线性回归两种回归算法；Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法；模型评估与优化；K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法——主成分分析。《机器学习入门：基于数学原理的Python实战》理论性与实用性兼备，既可作为初学者的入门书籍，也可作为求职者的面试宝典，更可作为职场人士转岗的实用手册。本书适合需要全面学习机器学习算法的初学者、希望掌握机器学习算法数学理论的程序员、想转行从事机器学习算法的专业人员、对机器学习算法兴趣浓厚的人员、专业培训机构学员和希望提高Python编程水平的程序员。
目录:
第1章 机器学习及其数学基础
1.1 机器学习与人工智能简述 2
1.2 高等数学 4
1.3 线性代数 7
1.4 概率论与数理统计 14
1.5 Jensen不等式 25
1.6 本章小结 27
第2章 线性回归
2.1 线性回归模型 29
2.2 梯度下降算法 30
2.3 再看线性回归 32
2.4 正则方程 34
2.5 概率解释 35
2.6 线性回归的Python实现 36
2.7 案例：利用线性回归预测波士顿房价 43
2.8 本章小结 54
第3章 局部加权线性回归
3.1 欠拟合与过拟合 56
3.2 局部加权线性回归模型 57
3.3 局部加权线性回归的Python实现 61
3.4 案例：再看预测波士顿房价 64
3.5 案例：利用局部加权线性回归预测鲍鱼年龄 71
3.6 本章小结 77
第4章?Logistic回归与Softmax回归
4.1 监督学习 80
4.2 Logistic回归 80
4.3 广义线性模型 84
4.4 Softmax回归 86
4.5 Logistic回归的Python实现 90
4.6 案例：利用Logistic回归对乳腺癌数据集进行分类 96
4.7 Softmax回归的Python实现 107
4.8 案例：利用Softmax回归对语音信号数据集进行分类 116
4.9 本章小结 127
第5章 模型评估与优化
5.1 模型性能度量 130
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