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  • [正版]机器学习 周志华西瓜书人工智能入门教程机器学习入门中文教科书 人工智能书籍深度学习框架python实战方法基础教
  • 正版图书 品质保障
    • 作者: 周志华著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 周志华著
    • 出版社:清华大学出版社
    • ISBN:9787741514143
    • 版权提供:清华大学出版社

             店铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

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      本店存在书、古旧书、收藏书、二手书等特殊商品,因受采购成本限制,可能高于定价销售,明码标价,介意者勿拍!

    1.书籍因稀缺可能导致售价高于定价,图书实际定价参见下方详情内基本信息,请买家看清楚且明确后再拍,避免价格争议!

    2.店铺无纸质均开具电子,请联系客服开具电子版

     

     

     

      主编推荐

    内容全面;结构合理;叙述清楚;深入浅出。人工智能领域中文的开山之作!
    这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识.
    然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究,
    以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. 


      内容简介

    机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

    本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。


      目录
    第1章绪论
    1.1引言
    1.2基本术语
    1.3假设空间
    1.4归纳偏好
    1.5发展历程
    1.6应用现状
    1.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第2章模型评估与选择
    2.1经验误差与过拟合
    2.2评估方法
    2.3性能度量
    2.4比较检验
    2.5偏差与方差
    2.6阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第3章线性模型
    3.1基本形式
    3.2线性回归
    3.3对数几率回归
    3.4线性判别分析
    3.5多分类学习
    3.6类别不平衡问题
    3.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第4章决策树
    4.1基本流程
    4.2划分选择
    4.3剪枝处理
    4.4连续与缺失值
    4.5多变量决策树
    4.6阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第5章神经网络
    5.1神经元模型
    5.2感知机与多层网络
    5.3误差逆传播算法
    5.4全局x小与局部极小
    5.5其他常见神经网络
    5.6深度学习
    5.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第6章支持向量机
    6.1间隔与支持向量
    6.2对偶问题
    6.3核函数
    6.4软间隔与正则化
    6.5支持向量回归
    6.6核方法
    6.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第7章贝叶斯分类器
    7.1贝叶斯决策论
    7.2极大似然估计
    7.3朴素贝叶斯分类器
    7.4半朴素贝叶斯分类器
    7.5贝叶斯网
    7.6EM算法
    7.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第8章集成学习
    8.1个体与集成
    8.2Boosting
    8.3Bagging与随机森林
    8.4结合策略
    8.5多样性
    8.6阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第9章聚类
    9.1聚类任务
    9.2性能度量
    9.3距离计算
    9.4原型聚类
    9.5密度聚类
    9.6层次聚类
    9.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第10章降维与度量学习
    10.1南近邻学习
    10.2低维嵌入
    10.3主成分分析
    10.4核化线性降维
    10.5流形学习
    10.6度量学习
    10.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第11章特征选择与稀疏学习
    11.1子集搜索与评价
    11.2过滤式选择
    11.3包裹式选择
    11.4嵌入式选择与L1正则化
    11.5稀疏表示与字典学习
    11.6压缩感知
    11.7阅读材料
    习题
    参考文献.
    休息一会儿
    第12章计算学习理论
    12.1基础知识
    12.2PAC学习
    12.3有限假设空间
    12.4VC维
    12.5Rademacher复杂度
    12.6稳定性
    12.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第13章半监督学习
    13.1未标记样本
    13.2生成式方法
    13.3半监督SVM
    13.4图半监督学习
    13.5基于分歧的方法
    13.6半监督聚类
    13.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第14章概率图模型
    14.1隐马尔可夫模型
    14.2马尔可夫随机场
    14.3条件随机场
    14.4学习与推断
    14.5近似推断
    14.6话题模型
    14.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第15章规则学习
    15.1基本概念
    15.2序贯覆盖
    15.3剪枝优化
    15.4一阶规则学习
    15.5归纳逻辑程序设计
    15.6阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    第16章强化学习
    16.1任务与奖赏
    16.2K一摇臂赌博机
    16.3有模型学习
    16.4免模型学习
    16.5值函数近似
    16.6模仿学习
    16.7阅读材料
    习题
    参考文献
    休息一会儿
    附录
    A矩阵
    B优化
    C概率分布
    后记
    索引

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