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與時俱進--機器學習基本原理與實踐應用研究

  • 作者：但松健//鮑俊穎|責編:楊洋//趙岩
  • 出版社：經濟科學
  • ISBN：9787521841077
  • 出版日期：2022/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：220
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共八章，第一章為緒論，簡要介紹機器學習的概念、發展歷程、分類及發展前景；第二章分析機器學習的數學基礎，主要包括線性代數與矩陣分析基礎、概率與統計基礎、優化理論基礎；第三章至第七章分別研究貝葉斯分類器、決策樹演算法、神經網路學習演算法、數據維度歸約方法、關聯規則和協同過濾等典型機器學習演算法；第八章分析機器學習在商業、建築、醫藥等領域的應用。
作者介紹
但松健//鮑俊穎|責編:楊洋//趙岩
目錄
第一章  緒論
  第一節  機器學習的概念
  第二節  機器學習的發展歷程
  第三節  機器學習的分類
  第四節  機器學習的發展前景
第二章  機器學習的數學基礎
  第一節  線性代數與矩陣分析基礎
  第二節  概率與統計基礎
  第三節  優化理論基礎
第三章  貝葉斯分類器
  第一節  貝葉斯決策
  第二節  樸素貝葉斯分類器
  第三節  正態貝葉斯分類器
第四章  決策樹演算法
  第一節  概述
  第二節  決策樹分裂的不純度度量
  第三節  典型決策樹演算法
第五章  神經網路學習演算法
  第一節  人工神經網路概述
  第二節  前饋神經網路
  第三節  反饋神經網路
第六章  數據維度歸約方法
  第一節  單類數據降維
  第二節  流形學習
  第三節  多類數據特徵選擇與提取
第七章  關聯規則和協同過濾
  第一節  關聯規則概述
  第二節  關聯規則的經典演算法
  第三節  協同過濾
第八章  機器學習的應用領域
  第一節  商業領域
  第二節  建築領域
  第三節  醫藥領域
  第四節  其他領域
參考文獻

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