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  • [正版]图解机器学习 (日)杉山将 著 许永伟 译 计算机控制仿真与人工智能专业科技 书店正版图书籍 人民邮电出版社
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    • 作者: 杉山将著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2015-04
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    • 作者: 杉山将著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2015-04
    • ISBN:9786204832530
    • 版权提供:人民邮电出版社

                                                        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。 温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货), 关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

    图解机器学习

    作  者:(日)杉山将 著 许永伟 译
    定  价:59.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2015年04月01日
    页  数:240
    装  帧:平装
    ISBN:9787115388025

        187张图解轻松入门    提供可执行的Matlab程序代码    覆盖机器学习中实用、用途广的算法    专业实用    东京大学教授、机器学习研究人员执笔,浓缩机器学习的关键知识点    图文并茂   &n......

    第I部分绪论
    第1章什么是机器学习2
    1.1学习的种类2
    1.2机器学习任务的例子4
    1.3机器学习的方法8
    第2章学习模型12
    2.1线性模型12
    2.2核模型15
    2.3层级模型17
    第II部分有监督回归
    第3章最小二乘学习法22
    3.1最小二乘学习法22
    3.2最小二乘解的性质25
    3.3大规模数据的学习算法27
    第4章带有约束条件的最小二乘法31
    4.1部分空间约束的最小二乘学习法31
    4.2l2约束的最小二乘学习法33
    4.3模型选择37
    第5章稀疏学习43
    5.1l1约束的最小二乘学习法43
    5.2l1约束的最小二乘学习的求解方法45
    5.3通过稀疏学习进行特征选择50
    5.4lp约束的最小二乘学习法51
    5.5l1+l2约束的最小二乘学习法52
    第6章鲁棒学习55
    6.1l1损失最小化学习56
    6.2Huber损失最小化学习58
    6.3图基损失最小化学习63
    6.4l1约束的Huber损失最小化学习65
    第III部分有监督分类
    第7章基于最小二乘法的分类70
    7.1最小二乘分类70
    7.20/1损失和间隔73
    7.3多类别的情形76
    第8章支持向量机分类80
    8.1间隔优选化分类80
    8.2支持向量机分类器的求解方法83
    8.3稀疏性86
    8.4使用核映射的非线性模型88
    8.5使用Hinge损失最小化学习来解释90
    8.6使用Ramp损失的鲁棒学习93
    第9章集成分类98
    9.1剪枝分类98
    9.2Bagging学习法101
    9.3Boosting学习法105
    第10章概率分类法112
    10.1Logistic回归112
    10.2最小二乘概率分类116
    第11章序列数据的分类121
    11.1序列数据的模型化122
    11.2条件随机场模型的学习125
    11.3利用条件随机场模型对标签序列进行预测128
    第IV部分无监督学习
    第12章异常检测132
    12.1局部异常因子132
    12.2支持向量机异常检测135
    12.3基于密度比的异常检测137
    第13章无监督降维143
    13.1线性降维的原理144
    13.2主成分分析146
    13.3局部保持投影148
    13.4核函数主成分分析152
    13.5拉普拉斯特征映射155
    第14章聚类158
    14.1K均值聚类158
    14.2核K均值聚类160
    14.3谱聚类161
    14.4调整参数的自动选取163
    第V部分新兴机器学习算法
    第15章在线学习170
    15.1被动攻击学习170
    15.2适应正则化学习176
    第16章半监督学习181
    16.1灵活应用输入数据的流形构造182
    16.2拉普拉斯正则化最小二乘学习的求解方法183
    16.3拉普拉斯正则化的解释186
    第17章监督降维188
    17.1与分类问题相对应的判别分析188
    17.2充分降维195
    第18章迁移学习197
    18.1协变量移位下的迁移学习197
    18.2类别平衡变化下的迁移学习204
    第19章多任务学习212
    19.1使用最小二乘回归的多任务学习212
    19.2使用最小二乘概率分类器的多任务学习215
    19.3多次维输出函数的学习216
    第VI部分结语
    第20章总结与展望222
    参考文献225

    内容简介

    《图解机器学习》用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法;第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码,可以用来进行简单的测试。本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。

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