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  • [M]机器学习 贝叶斯和优化方法(原书第2版)-9787111692577
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: 西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios著 | | 王刚等译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-01
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    • 作者: 西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios著| 王刚等译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-01
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111692577
    • 版权提供:机械工业出版社
    《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索,通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类,站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通,形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新,使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理,关注贴近应用层的方法和算法,并辅以大量实例和习题,适合该领域的科研人员和工程师阅读,也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、稀疏建模和深度学习等课程的学生参考。 此外,《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》的所有代码均可免费下载,包含MATLAB和Python两个版本。 《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》重要更新及特色: 重写了关于神经网络和深度学习的章节,以反映自第1版以来的研究进展。这一章从感知器和前馈神经网络的基础概念开始讨论,对深度网络进行了深入研究,涵盖较新的优化算法、批标准化、正则化技术(如Dropout方法)、CNN和RNN、注意力机制、对抗样本和对抗训练、胶囊网络、生成架构(如RBM)、变分自编码器和GAN。 扩展了关于贝叶斯学习的内容,包括非参数贝叶斯方法,重点讨论中国餐馆过程(CRP)和印度自助餐过程(IBP)。 追踪新的研究趋势,包括稀疏、凸分析与凸优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。 提供实用案例分析,包括蛋白质折叠预测、光学字符识别、文本作者身份识别、fMRI数据分析、变点检测、高光谱图像分离、目标定位等。

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