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機器學習中的線性與非線性思維/AI口袋書系列/人工智慧前沿理論與技術應用叢書

  • 作者：編者:翟中華|責編:王群
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121495014
  • 出版日期：2025/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：97
人民幣：RMB 38 元      售價：元
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內容大鋼
    本書深入剖析機器學習中的線性思維和非線性思維，從基礎理論出發，結合經典例子，闡述如何將線性思維和非線性思維巧妙應用於機器學習演算法，幫助讀者理解數據背後的規律與不確定性。除引言外，全書內容分為7章，包括線性回歸中的線性思維、感知機分類中的線性思維、邏輯回歸中的線性思維、支持向量機中的線性思維、核方法、高斯核函數的非線性映射作用、深度學習中的非線性。
    本書適合機器學習領域的工程師、研究員閱讀，也可作為電腦科學、統計學、電子工程、計量經濟學等領域的技術人員的參考用書。
作者介紹
編者:翟中華|責編:王群
    翟中華，清華大學碩士畢業，AI火箭營創始人、CEO，並擔任首席講師。曾在多家互聯網公司擔任CTO。在機器學習、深度學習、電腦視覺、自然語言處理等人工智慧領域有著紮實的理論基礎和豐富的應用實踐經驗。主講的「機器學習難點問題秒懂課堂」「深度學習入門系列講解」「基於深度學習的目標檢測」等課程累計學員50多萬人次，講課風格抽絲剝繭、深入淺出、以簡馭繁，能夠把複雜原理簡單化，把簡單原理內涵化，深受廣大學員好評。
目錄
引言
上篇  線性思維
  第1章  線性回歸中的線性思維
    1.1  線性思維
    1.2  從線性思維看線性回歸
      1.2.1  直線方程
      1.2.2  由直線方程到線性回歸
      1.2.3  線性回歸的隨機誤差
      1.2.4  由隨機誤差項到小二乘法
    1.3  線性回歸的統計性質
      1.3.1  OLS估計量的性質
      1.3.2  線性回歸的統計學假設
  第2章  感知機分類中的線性思維
    2.1  感知機中的線性分類思想
      2.1.1  什麼是感知機
      2.1.2  感知機分類過程
      2.1.3  線性分類的幾何視角
    2.2  感知機訓練的線性思維
      2.2.1  幾何角度形象理解
      2.2.2  轉化為代數運算
    2.3  從幾何視角看感知機訓練
  第3章  邏輯回歸中的線性思維
    3.1  線性回歸不適合分類
    3.2  Sigmoid函數的性
    3.3  邏輯回歸是線性分類器
  第4章  支持向量機中的線性思維
    4.1  直覺的分類思維
    4.2  線性分類
    4.3  由函數間隔到幾何間隔
    4.4  軟間隔支持向量機
      4.4.1  為什麼需要軟間隔支持向量機
      4.4.2  軟間隔支持向量機的數學實現
下篇  非線性思維
  第5章  核方法
    5.1  採用核方法的動機
    5.2  使用核方法解SVM升維難題
  第6章  高斯核函數的非線性映射作用
    6.1  簡單與複雜的辯證：從線性模型到非線性模型
    6.2  從有限到無限的哲學思想
      6.2.1  把有限空間映射為無限空間
      6.2.2  從無限返回有限
    6.3  泰勒級數：實現維度的無限延展和有限維度的計算
  第7章  深度學習中的非線性
    7.1  Sigmoid函數
    7.2  ReLU函數

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