机器学习入门
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作者须山敦志
出版社机械工业出版社
ISBN9787111663607
出版时间2020-10
装帧平装
开本16开
定价69元
货号31004858
上书时间2024-07-05
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
须山敦志，2009年东京工业大学工学部信息工程专业毕业。 2011年完成东京大学大学院信息工程系研究科博士前期课程。 先后在日本制造企业，英国风险企业从事研究工作。现从事与数据解析相关的指导工作。通过「玩编程进行机器学习」推送（介绍）一些实践性的机器学习技术。
目录
译者序
原书序
原书前言
第1章 机器学习与贝叶斯学习
1.1 什么是机器学习？
1.2 机器学习的典型任务
1.2.1 回归
1.2.2 分类
1.2.3 聚类
1.2.4 降维
1.2.5 其他典型任务
1.3 机器学习的两类方法
1.3.1 基于工具箱的机器学习
1.3.2 基于建模的机器学习
1.4 概率的基本计算
1.4.1 概率分布
1.4.2 概率分布的推定
1.4.3 红球和白球问题
1.4.4 多个观测数据
1.4.5 逐次推论
1.4.6 参数未知的情况
1.5 图模型
1.5.1 有向图
1.5.2 节点的附加条件
1.5.3 马尔可夫覆盖
1.6 贝叶斯学习方法
1.6.1 模型的构建和推论
1.6.2 各类任务中的贝叶斯推论
1.6.3 复杂后验分布的近似
1.6.4 基于不确定性的决策
1.6.5 贝叶斯学习的优点与缺点
第2章 基本的概率分布
2.1 期望值
2.1.1 期望值的定义
2.1.2 基本的期望值
2.1.3 熵
2.1.4 KL散度
2.1.5 抽样的期望值近似计算
2.2 离散概率分布
2.2.1 伯努利分布
2.2.2 二项分布
2.2.3 类分布
2.2.4 多项分布
2.2.5 泊松分布
2.3 连续概率分布
2.3.1 Beta分布
2.3.2 Dirichlet分布
2.3.3 Gamma分布
2.3.4 一维高斯分布
2.3.5 多维高斯分布
内容摘要
作为机器学习的核心，本书介绍了基于贝叶斯推论的机器学习，其基本思想是将数据及数据产生的过程视为随机事件，从数据的固有特征开始，通过一系列假设来进行数据的描述，进而构建出与机器学习任务相适应的随机模型，然后通过模型的解析求解或近似求解得出未知事件的预测模型。通过贝叶斯学习，我们可以了解到更多关于数据的信息，进而可以大致清楚进行学习的神经网络的规模和复杂程度。更重要的是，当神经网络学习中出现问题时，通过贝叶斯学习可以找到解决问题的方向和途径。因此，可以说贝叶斯学习是深度神经网络学习的理论基础，也是进行神经网络学习的必修课。
本书在内容安排上，尽可能对概率统计和随机过程的基础进行了较为完整的介绍，并对常用的概率分布进行了详尽的分析。在此基础
上重点介绍了单一模型及混合模型的贝叶斯推论方法，并结合具体应用进行了扩展和分析。在注重理论介绍的同时也考虑到了实际的应用扩展，从而保证了读者学习的完整性。其所给出的随机模型分析、构建及求解方法力图详尽，对读者进行贝叶斯方法的学习和实际应用具有较高的指导和参考价值。
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