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機器學習

  • 作者：周志華|責編:薛慧
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302423287
  • 出版日期：2016/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：425
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    機器學習是電腦科學的重要分支領域。本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。全書共16章，大致分為3個部分：第1部分(第l?3章)介紹機器學習的基礎知識；第2部分(第4?10章)討論一些經典而常用的機器學習方法(決策樹、神經網路、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習)；第3部分(第11?16章)為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等。每章都附有習題並介紹了相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。
    本書可作為高等院校電腦、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。
作者介紹
周志華|責編:薛慧
目錄
第1章 緒論
  1.1 引言
  1.2 基本術語
  1.3 假設空間
  1.4 歸納偏好
  1.5 發展歷程
  1.6 應用現狀
  1.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第2章 模型評估與選擇
  2.1 經驗誤差與過擬合
  2.2 評估方法
  2.3 性能度量
  2.4 比較檢驗
  2.5 偏差與方差
  2.6 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第3章 線性模型
  3.1 基本形式
  3.2 線性回歸
  3.3 對數幾率回歸
  3.4 線性判別分析
  3.5 多分類學習
  3.6 類別不平衡問題
  3.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第4章 決策樹
  4.1 基本流程
  4.2 劃分選擇
  4.3 剪枝處理
  4.4 連續與缺失值
  4.5 多變數決策樹
  4.6 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第5章 神經網路
  5.1 神經元模型
  5.2 感知機與多層網路
  5.3 誤差逆傳播演算法
  5.4 全局最小與局部極小
  5.5 其他常見神經網路
  5.6 深度學習
  5.7 閱讀材料

  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第6章 支持向量機
  6.1 間隔與支持向量
  6.2 對偶問題
  6.3 核函數
  6.4 軟間隔與正則化
  6.5 支持向量回歸
  6.6 核方法
  6.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第7章 貝葉斯分類器
  7.1 貝葉斯決策論
  7.2 極大似然估計
  7.3 樸素貝葉斯分類器
  7.4 半樸素貝葉斯分類器
  7.5 貝葉斯網
  7.6 EM演算法
  7.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第8章 集成學習
  8.1 個體與集成
  8.2 Boosting
  8.3 Bagging與隨機森林
  8.4 結合策略
  8.5 多樣性
  8.6 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第9章 聚類
  9.1 聚類任務
  9.2 性能度量
  9.3 距離計算
  9.4 原型聚類
  9.5 密度聚類
  9.6 層次聚類
  9.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第10章 降維與度量學習
  10.1 南近鄰學習
  10.2 低維嵌入
  10.3 主成分分析

  10.4 核化線性降維
  10.5 流形學習
  10.6 度量學習
  10.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第11章 特徵選擇與稀疏學習
  11.1 子集搜索與評價
  11.2 過濾式選擇
  11.3 包裹式選擇
  11.4 嵌入式選擇與L1正則化
  11.5 稀疏表示與字典學習
  11.6 壓縮感知
  11.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第12章 計算學習理論
  12.1 基礎知識
  12.2 PAC學習
  12.3 有限假設空間
  12.4 VC維
  12.5 Rademacher複雜度
  12.6 穩定性
  12.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第13章 半監督學習
  13.1 未標記樣本
  13.2 生成式方法
  13.3 半監督SVM
  13.4 圖半監督學習
  13.5 基於分歧的方法
  13.6 半監督聚類
  13.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第14章 概率圖模型
  14.1 隱馬爾可夫模型
  14.2 馬爾可夫隨機場
  14.3 條件隨機場
  14.4 學習與推斷
  14.5 近似推斷
  14.6 話題模型
  14.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻

  休息一會兒
第15章 規則學習
  15.1 基本概念
  15.2 序貫覆蓋
  15.3 剪枝優化
  15.4 一階規則學習
  15.5 歸納邏輯程序設計
  15.6 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
第16章 強化學習
  16.1 任務與獎賞
  16.2 K-搖臂賭博機
  16.3 有模型學習
  16.4 免模型學習
  16.5 值函數近似
  16.6 模仿學習
  16.7 閱讀材料
  習題
  參考文獻
  休息一會兒
附錄
  A矩陣
  B優化
  C概率分佈
後記
索引

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