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  • 醉染图书统计学习必学的十个问题 理论与实践9787302577171
  • 正版全新
    • 作者: 李轩涯,张暐著 | 李轩涯,张暐编 | 李轩涯,张暐译 | 李轩涯,张暐绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
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    • 作者: 李轩涯,张暐著| 李轩涯,张暐编| 李轩涯,张暐译| 李轩涯,张暐绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:245000
    • 页数:156
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302577171
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:李轩涯,张暐
    • 著:李轩涯,张暐
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:49.80
    • ISBN:9787302577171
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-06-01
    • 页数:156
    • 外部编号:1202448562
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 防止过拟合

    1.1 过拟合和欠拟合的背后

    1.2 能度量和损失函数

    1.3 设空间和VC维

    1.4 偏差方差分解的意义

    1.5 正则化和参数绑定

    1.6 使用scikit-learn

    第2章 特征选择

    2.1 包裹法Warpper

    2.2 过滤法Filter

    . 嵌入法Embedded

    2.4 使用scikit-learn

    第3章 回归算法中的贝叶斯

    3.1 快速理解判别式模型和生成式模型

    3.2 极大似然估计和平方损失

    3.3 优选后验估计和正则化

    3.4 贝叶斯线估计

    3.5 使用scikit-learn

    第4章 分类算法中的贝叶斯

    4.1 广义线模型下的sigmoid函数和softmax函数

    4.2 对数损失和交叉熵

    4.3 逻辑回归的多项式拓展和正则化

    4.4 朴素贝叶斯分类器

    4.5 拉普拉斯平滑和连续特征取值的处理方法

    4.6 使用scikit-learn

    第5章 非参数模型

    5.1 K近邻与距离度量

    5.2 K近邻与kd树

    5.3 决策树和条件嫡

    5.4 决策树的剪枝

    5.5 连续特征取值的处理方法和基尼指数

    5.6 回归树

    5.7 使用scikit-learn

    第6章 核方法

    6.1 核方法的本质

    6.2 对偶表示和拉格朗日乘子法

    6.3 常见算法的核化拓展

    6.4 高斯过程

    6.5 使用scikit-learn

    第7章 混合高斯:比高斯分布更强大

    7.1 聚类的重要问题

    7.2 潜变量与K均值

    7.3 混合高斯和极大似然估计的失效

    7.4 EM算法的核心步骤

    7.5 使用scikit-learn

    第8章 模型组合策略

    8.1 Bagging和随机森林

    8.2 Boosting的基本框架

    8.3 Adaboost

    8.4 GBDT和XGBoost

    8.5 使用scikit-learn

    第9章 核化降维和学习流形

    9.1 线降维

    9.2 核化线降维

    9.3 流形学习

    9.4 使用scikit-learn

    0章 处理时间序列

    10.1 概率图模型和隐变量

    10.2 高阶马尔可夫模型

    10.3 隐马尔可夫模型

    10.4 隐马尔可夫模型的EM算法

    10.5 使用scikit-learn

    参考文献

    李轩涯,单位:百度公司,职务、:不错,:男,年龄:33,专业:计算机科学与技术,:博士,研究成果:中国计算机学会杰出会员、常务理事,中国计算机实践教育联合会副理事长。现主管百度校企合作、校企联合人才培养、校园粉丝生态圈,帮百度技术、人才及产品品牌在高校领域的推广与影响力传播。

    本书包含机器学习的基础知识和统计学习模型,更强调理论的深入理解以及用代码实践结合理论进行讲解。

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