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機器學習(公式推導與代碼實現)

作者：編者:魯偉|責編:王軍花
出版社：人民郵電
ISBN：9787115579522

出版日期：2022/01/01
裝幀：平裝
頁數：306

人民幣：RMB 99.8 元售價：元

內容大鋼

作為一門應用型學科，機器學習植根于數學理論，落地于代碼實現。這就意味著，掌握公式推導和代碼編寫，方能更加深入地理解機器學習演算法的內在邏輯和運行機制。本書在對全部機器學習演算法進行分類梳理的基礎之上，分別對監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型四個大類共26個經典演算法進行了細緻的公式推導和代碼實現，旨在幫助機器學習學習者和研究者完整地掌握演算法細節、實現方法以及內在邏輯。
本書既適合數理基礎紮實的入門者閱讀，也適合深入學習的進階者閱讀。此外，它還適合作為機器學習領域的參考書。

作者介紹

編者:魯偉|責編:王軍花
魯偉,貝葉斯統計方向碩士畢業，深度學習演算法工程師，微信公眾號「機器學習實驗室」主編，對人工智慧、機器學習、深度學習、醫學圖像處理和電腦視覺等有深入研究。

第一部分  入門篇
  第1章  機器學習預備知識
    1.1  引言
    1.2  關鍵術語與任務類型
    1.3  機器學習三要素
    1.4  機器學習核心
    1.5  機器學習流程
    1.6  NumPy必學必會
      1.6.1  創建數組
      1.6.2  數組的索引與切片
      1.6.3  數組的基礎運算
      1.6.4  數組維度變換
      1.6.5  數組合併與切分
    1.7  sklearn簡介
    1.8  章節安排
    1.9  小結
第二部分  監督學習單模型
  第2章  線性回歸
    2.1  杭州的二手房房價
    2.2  線性回歸的原理推導
    2.3  線性回歸的代碼實現
      2.3.1  編寫思路
      2.3.2  基於NumPy的代碼實現
      2.3.3  基於sklearn的模型實現
    2.4  小結
  第3章  對數幾率回歸
    3.1  App開屏廣告
    3.2  對數幾率回歸的原理推導
    3.3  對數幾率回歸的代碼實現
      3.3.1  編寫思路
      3.3.2  基於NumPy的對數幾率回歸實現
      3.3.3  基於skleam的對數幾率回歸實現
    3.4  小結
  第4章  回歸模型拓展
    4.1  回到杭州二手房房價
    4.2  LASSO回歸的原理推導
    4.3  LASSO回歸的代碼實現
      4.3.1  編寫思路
      4.3.2  基於NumPy的LASSO回歸實現
      4.3.3  基於skleam的LASSO回歸實現
    4.4  Ridge回歸的原理推導
    4.5  Ridge回歸的代碼實現
    4.6  小結
  ……
第三部分  監督學習集成模型
第四部分  無監督學習模型
第五部分  概率模型
第六部分  總結
參考文獻

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