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机器学习方法 版权信息
- ISBN:9787302597308
- 条形码:9787302597308 ; 978-7-302-59730-8
- 装帧:80g胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
机器学习方法 本书特色
《机器学习方法》在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容,全面系统地介绍了机器学习的主要方法,系统阐述其理论、模型、策略和算法,从具体例子入手,由浅入深,帮助读者直观地理解基本思路,同时从理论角度出发,给出严格的数学推导,严谨详实,让读者更好地掌握基本原理和概念。《机器学习方法》可作为机器学习及相关课程的教学参考书,适合人工智能、文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的本科生、研究生使用,也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
机器学习方法 内容简介
机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科,也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分三篇。**篇介绍监督学习的主要方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等;第二篇介绍无监督学习的主要方法,包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法,包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法,详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手,由浅入深,帮助读者直观地理解基本思路,同时从理论角度出发,给出严格的数学推导,严谨详实,让读者更好地掌握基本原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要,书中还对各个方法的要点进行了总结,给出了一些习题,并列出了主要参考文献。 《机器学习方法》是机器学习及相关课程的教学参考书,适合人工智能、数据挖掘等专业的本科生、研究生使用,也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
机器学习方法 目录
机器学习方法 作者简介
李航,字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监, IEEE会士、ACL会士、ACM杰出科学家、CCF杰出会员。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。李航于1988年从日本京都大学电气工程系毕业,1998年获得日本东京大学计算机科学博士。他1990年至2001年就职于日本NEC公司中央研究所,任研究员;2001年至2012年就职于微软亚洲研究院,任高级研究员与主任研究员;2012年至2017年就职于华为技术有限公司诺亚方z实验室,任首席科学家、主任。李航一直活跃在相关学术领域,曽出版过四部学术专著,并在顶级国际学术会议和顶级国际学术期刊上发表过120多篇学术论文,包括SIGIR, WWW, WSDM, ACL, EMNLP, ICML, NIPS, SIGKDD, AAAI, IJCAI,以及NLE, JMLR, TOIS, IRJ, IPM, TKDE, TWEB, TIST等。他和同事的论文获得了KDD2008最佳应用论文奖,他指导的学生获得了SIGIR2008,ACL2012最佳学生论文奖。李航参与了多项产品开发,包括Microsoft SQL Server 2005, Microsoft Office 2007, Microsoft Live Search 2008, Microsoft Bing 2009, Bing 2010, Office 2010, Office 2012,拥有42项授权美国专利。李航还在顶级国际学术会议和顶级国际学术期刊担任许多重要工作,如大会程序委员会主席,资深委员,及委员,期刊编委,包括SIGIR, WWW, WSDM, ACL, NAACL, EMNLP, NIPS,SIGKDD, ICDM, ACML, IJCAI, IRJ, TIST, JASIST, JCST等。
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