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機器學習(第2版數據科學與大數據技術專業系列規劃教材)

作者：編者:趙衛東//董亮|責編:張斌
出版社：人民郵電
ISBN：9787115598486

出版日期：2022/11/01
裝幀：平裝
頁數：372

人民幣：RMB 89.8 元售價：元

內容大鋼

    機器學習是人工智慧的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書涵蓋機器學習和深度學習的基礎知識，主要包括機器學習基礎、統計分析、分類、聚類、文本分析、神經網路、貝葉斯網路、支持向量機、分散式機器學習等經典的機器學習基礎知識，還包括卷積神經網路、循環神經網路、目標檢測、自編碼器、生成對抗網路、注意力機制等深度學習的內容。此外，本書還介紹機器學習的熱門應用領域推薦系統以及強化學習等主題。
    本書內容全面、案例豐富、深入淺出，部分章節提供Python程序代碼和習題，供讀者鞏固所學知識。另外，本書還為讀者提供配套的微課視頻。
    本書不僅適合作為高等院校本科生及研究生的機器學習、深度學習和數據挖掘等課程的教材，也可作為對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員的參考資料。

作者介紹

編者:趙衛東//董亮|責編:張斌

第1章  機器學習概述
  1.1  機器學習簡介
    1.1.1  機器學習簡史
    1.1.2  機器學習主要流派
  1.2  機器學習、人工智慧和數據挖掘
    1.2.1  什麼是人工智慧
    1.2.2  什麼是數據挖掘
    1.2.3  機器學習、人工智慧與數據挖掘的關係
  1.3  典型機器學習應用領域
  1.4  機器學習演算法
  1.5  機器學習的一般流程
  習題
第2章  機器學習基本方法
  2.1  統計分析
    2.1.1  統計基礎
    2.1.2  常見概率分佈
    2.1.3  參數估計
    2.1.4  假設檢驗
    2.1.5  線性回歸
    2.1.6  邏輯回歸
    2.1.7  判別分析
    2.1.8  非線性模型
  2.2  高維數據降維
    2.2.1  主成分分析
    2.2.2  奇異值分解
    2.2.3  線性判別分析
    2.2.4  局部線性嵌入
    2.2.5  拉普拉斯特徵映射
  2.3  特徵工程
    2.3.1  特徵構造
    2.3.2  特徵選擇
    2.3.3  特徵提取
  2.4  模型訓練
    2.4.1  模型訓練常見術語
    2.4.2  訓練數據收集
  2.5  可視化分析
    2.5.1  可視化分析的作用
    2.5.2  可視化的基本流程
    2.5.3  可視化分析方法
    2.5.4  可視化分析常用工具
    2.5.5  常見的可視化圖表
    2.5.6  可視化分析面臨的挑戰
  習題
第3章  決策樹與分類演算法
  3.1  決策樹演算法
    3.1.1  分支處理
    3.1.2  連續屬性離散化
    3.1.3  過擬合問題
    3.1.4  分類效果評價
  3.2  集成學習

    3.2.1  裝袋法
    3.2.2  提升法
    3.2.3  GBDT
    3.2.4  XGBoost演算法
    3.2.5  隨機森林
  ……
第4章  聚類分析
第5章  文本分析
第6章  神經網路
第7章  貝葉斯網路
第8章  支持向量機
第9章  分散式機器學習
第10章  深度學習基礎
第11章  高級深度學習
第12章  推薦系統
第13章  強化學習

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