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機器學習公式詳解(第2版)

作者：謝文睿//秦州//賈彬彬|責編:郭媛
出版社：人民郵電
ISBN：9787115615725

出版日期：2023/06/01
裝幀：平裝
頁數：287

人民幣：RMB 89.8 元售價：元

內容大鋼

    周志華老師的《機器學習》（俗稱「西瓜書」）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱「南瓜書」）的第2版。相較于第1版，本書對「西瓜書」中除了公式以外的重、難點內容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。
    全書共16章，與「西瓜書」章節、公式對應，每個公式的推導和解釋都以本科數學視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習演算法背後的數學原理。
    本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校電腦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

謝文睿//秦州//賈彬彬|責編:郭媛

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
    1.4.1  式（1.1）和式（1.2）的解釋
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
    2.2.1  演算法參數（超參數）與模型參數
    2.2.2  驗證集
  2.3  性能度量
    2.3.1  式（2.2）?式（2.7）的解釋
    2.3.2  式（2.8）和式（2.9）的解釋
    2.3.3  圖2.3的解釋
    2.3.4  式（2.10）的推導
    2.3.5  式（2.11）的解釋
    2.3.6  式（2.12）?式（2.17）的解釋
    2.3.7  式（2.18）和式（2.19）的解釋
    2.3.8  式（2.20）的推導
    2.3.9  式（2.21）和式（2.22）的推導
    2.3.10  式（2.23）的解釋
    2.3.11  式（2.24）的解釋
    2.3.12  式（2.25）的解釋
  2.4  比較檢驗
    2.4.1  式（2.26）的解釋
    2.4.2  式（2.27）的推導
  2.5  偏差與方差
    2.5.1  式（2.37）?式（2.42）的推導
  參考文獻
第3章  線性模型
  3.1  基本形式
  3.2  線性回歸
    3.2.1  屬性數值化
    3.2.2  式（3.4）的解釋
    3.2.3  式（3.5）的推導
    3.2.4  式（3.6）的推導
    3.2.5  式（3.7）的推導
    3.2.6  式（3.9）的推導
    3.2.7  式（3.10）的推導
    3.2.8  式（3.11）的推導
  3.3  對率回歸
    3.3.1  式（3.27）的推導
    3.3.2  梯度下降法
  ……
第4章  決策樹
第5章  神經網路
第6章  支持向量機
第7章  貝葉斯分類器
第8章  集成學習

第9章  聚類
第10章  降維與度量學習
第11章  特徵選擇與稀疏學習
第12章  計算學習理論
第13章  半監督學習
第14章  概率圖模型
第15章  規則學習
第16章  強化學習

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