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音像机器学方法航
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篇 监督学习
章 机器学习及监督学习概论
1.1 机器学习
1.2 机器学习的分类
1.2.1 基本分类
1.2.2 按模型分类
1.. 按算法分类
1.2.4 按技巧分类
1.3 机器学习方法三要素
1.3.1 模型
1.3.2 策略
1.3.3 算法
1.4 模型评估与模型选择
1.4.1 训练误差与测试误差
1.4.2 过拟合与模型选择
1.5 正则化与交叉验
1.5.1 正则化
1.5.2 交叉验
1.6 泛化能力
1.6.1 泛化误差
1.6.2 泛化误差上界
1.7 生成模型与判别模型
1.8 监督学习应用
1.8.1 分类问题
1.8.2 标注问题
1.8.3 回归问题
本章概要
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习题
参考文献
第2章 感知机
2.1 感知机模型
2.2 感知机学习策略
2.2.1 数据集的线可分
2.2.2 感知机学习策略
. 感知机学习算法
..1 感知机学习算法的原始形式
..2 算法的收敛
.. 感知机学习算法的对偶形式
本章概要
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习题
参考文献
第3章 k近邻法
3.1 k近邻算法
3.2 k近邻模型
3.2.1 模型
3.2.2 距离度量
3.. k值的选择
3.2.4 分类决策规则
李航日本京都大学电气工程系,日本东京大学计算机科学博士。曾任日本NEC公司中央研究所研究员,微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员,华为诺亚方舟实验室主任、首席科学家,现任字节跳动人工智能实验室总监。北京大学、南京大学客座教授。研究方向为信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘等。
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