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編輯推薦: |
以机器学习及其算法为主题,详细介绍了算法中涉及的数学理论。
注重机器学习的实际应用,在理论介绍中穿插项目实例,帮助读者掌握机器学习研究的方法。
8个综合项目案例,帮助读者理解和应用前面各章所学理论。
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內容簡介: |
《机器学习原理及应用》以机器学习及其算法为主题,详细介绍其理论细节与应用方法。《机器学习原理及应用》共19章,分别介绍了机器学习概述、线性回归与最大熵模型、k-近邻算法、决策树模型、朴素贝叶斯分类器、支持向量机模型、集成学习、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法,以及8个综合项目实例。《机器学习原理及应用》重视理论与实践相结合,希望为读者提供全面而细致的学习指导。
《机器学习原理及应用》可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等相关专业的教材,也适合机器学习初学者、相关行业从业人员阅读。
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內容試閱:
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机器学习是一门交叉学科,涉及概率论、统计学、凸优化等多个学科或分支,发展过程中还受到了生物学、经济学的启发。这样的特性决定了机器学习具有广阔的发展前景,但也正因如此,想要在短时间内“速成”机器学习是不现实的。
为了帮助读者深入理解机器学习原理,本书以机器学习及其算法为主题,详细介绍了算法中涉及的数学理论。此外,本书注重机器学习的实际应用,在理论介绍中穿插项目实例,帮助读者掌握机器学习研究的方法。
本书分为19章。第1章为概述,主要介绍了机器学习的概念、组成、分类、模型评估方法,以及Scikit-learn(sklearn)模块的基础知识。第2~6章分别介绍了分类和回归问题的常见模型,包括线性回归与熵模型、k-近邻算法、决策树模型、朴素贝叶斯分类器、支持向量机模型,每章后均以一个实例结尾,使用sklearn模块实现。第7章介绍集成学习框架,包括Bagging、Boosting以及Stacking的基本思想和具体算法。第8~10章主要介绍无监督算法,包括EM算法、降维算法以及聚类算法。第11章介绍神经网络与深度学习,包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、图卷积神经网络等基础网络。第7~11章后也均以一个实例结尾。第12~19章分别为8个综合项目案例,帮助读者理解和应用前面各章所学理论。
本书希望带领读者从基础出发,由浅入深,逐步掌握机器学习中的常见算法。在此基础上,读者将有能力根据实际问题决定使用何种算法,甚至可以查阅有关算法的文献,为产品研发或项目研究铺平道路。
为了更好地专注于机器学习的主题,书中涉及的数学和统计学基础理论(如矩阵论、概率分布等)不会过多介绍。因此,如果读者希望完全理解书中的理论推导,还需要对统计学、数学有一定基础。书中的项目实例全部使用Python实现,在阅读以前需要对Python编程语言及其科学计算模块(如NumPy、SciPy等)有一定了解。
本书由吕云翔、王渌汀、袁琪、许丽华、王志鹏、唐佳伟、李红雨、杨云飞、张凡、曾洪立编写。
由于编者水平和能力有限,书中难免有疏漏之处。恳请各位同仁和广大读者给予批评指正。
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