機器學(xué)習算法導論簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-02-20 09:14
來(lái)源：京東
作者：京東
機器學(xué)習算法導論
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內容簡(jiǎn)介: 《機器學(xué)習算法導論》全面講述機器學(xué)習理論基礎、算法實(shí)現及使用方法。第1章簡(jiǎn)要介紹機器學(xué)習及其算法；第2～9章主要介紹監督式學(xué)習算法，其中包括監督式學(xué)習算法基礎、線(xiàn)性回歸算法、機器學(xué)習中的搜索算法、Logistic回歸算法、支持向量機算法、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和深度學(xué)習；第10、11章著(zhù)重介紹無(wú)監督學(xué)習算法，其中包括降維算法和聚類(lèi)算法；第12章講述強化學(xué)習的相關(guān)知識；附錄提供了學(xué)習《機器學(xué)習算法導論》必備的數學(xué)基礎知識和Python語(yǔ)言與機器學(xué)習工具庫?！稒C器學(xué)習算法導論》可作為計算機科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)等專(zhuān)業(yè)高年級本科生和研究生教材，也可供人工智能領(lǐng)域特別是機器學(xué)習方向從事研究、開(kāi)發(fā)工作的科技人員參考。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第1章 機器學(xué)習算法概述
1．1 什么是機器學(xué)習
1．2 機器學(xué)習的形式分類(lèi)
1．2．1 監督式學(xué)習
1．2．2 無(wú)監督學(xué)習
1．2．3 強化學(xué)習
1．3 機器學(xué)習算法綜覽
1．4 有關(guān)術(shù)語(yǔ)的約定
小結
第2章 監督式學(xué)習算法基礎
2．1 監督式學(xué)習基本概念
2．2 經(jīng)驗損失*小化架構
2．3 監督式學(xué)習與經(jīng)驗損失*小化實(shí)例
2．4 正則化算法
小結
習題
第3章 線(xiàn)性回歸算法
3．1 線(xiàn)性回歸基本概念
3．2 線(xiàn)性回歸優(yōu)化算法
3．3 多項式回歸
3．4 線(xiàn)性回歸的正則化算法
3．5 線(xiàn)性回歸的特征選擇算法
3．5．1 逐步回歸
3．5．2 分段回歸
小結
習題
第4章 機器學(xué)習中的搜索算法
4．1 梯度下降算法與次梯度下降算法
4．2 隨機梯度下降算法
4．3 牛頓迭代算法
4．4 坐標下降算法
小結
習題
第5章 Logistic回歸算法
5．1 Logistic回歸基本概念
5．2 Logistic回歸優(yōu)化算法
5．3 分類(lèi)問(wèn)題的度量
5．3．1 準確率
5．3．2 **率與召回率
5．3．3 ROC曲線(xiàn)及AUC度量
5．4 Softmax回歸
5．4．1 Softmax回歸基本概念
5．4．2 Softmax回歸優(yōu)化算法
5．4．3 Softmax模型與指數分布族
小結
習題
第6章 支持向量機算法
6．1 支持向量機基本概念
6．1．1 支持向量機思想起源
6．1．2 支持向量機的凸優(yōu)化描述
……
1．1 什么是機器學(xué)習
1．2 機器學(xué)習的形式分類(lèi)
1．2．1 監督式學(xué)習
1．2．2 無(wú)監督學(xué)習
1．2．3 強化學(xué)習
1．3 機器學(xué)習算法綜覽
1．4 有關(guān)術(shù)語(yǔ)的約定
小結
第2章 監督式學(xué)習算法基礎
2．1 監督式學(xué)習基本概念
2．2 經(jīng)驗損失*小化架構
2．3 監督式學(xué)習與經(jīng)驗損失*小化實(shí)例
2．4 正則化算法
小結
習題
第3章 線(xiàn)性回歸算法
3．1 線(xiàn)性回歸基本概念
3．2 線(xiàn)性回歸優(yōu)化算法
3．3 多項式回歸
3．4 線(xiàn)性回歸的正則化算法
3．5 線(xiàn)性回歸的特征選擇算法
3．5．1 逐步回歸
3．5．2 分段回歸
小結
習題
第4章 機器學(xué)習中的搜索算法
4．1 梯度下降算法與次梯度下降算法
4．2 隨機梯度下降算法
4．3 牛頓迭代算法
4．4 坐標下降算法
小結
習題
第5章 Logistic回歸算法
5．1 Logistic回歸基本概念
5．2 Logistic回歸優(yōu)化算法
5．3 分類(lèi)問(wèn)題的度量
5．3．1 準確率
5．3．2 **率與召回率
5．3．3 ROC曲線(xiàn)及AUC度量
5．4 Softmax回歸
5．4．1 Softmax回歸基本概念
5．4．2 Softmax回歸優(yōu)化算法
5．4．3 Softmax模型與指數分布族
小結
習題
第6章 支持向量機算法
6．1 支持向量機基本概念
6．1．1 支持向量機思想起源
6．1．2 支持向量機的凸優(yōu)化描述
……
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