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机器学习 版权信息
- ISBN：9787040588576
- 条形码：9787040588576 ; 978-7-04-058857-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器学习 内容简介
本书是新一代人工智能实践系列教材之一，共分为9章，第1章为引论，第2-7章介绍有监督学习算法，包括感知机、Logistics回归、支持向量机、神经网络决策树以及贝叶斯模型。第8章介绍无监督学习算法，第9章讨论数据的表示和特征降维。 本书可作为人工智能专业、智能科学与技术专业以及计算机类相关专业的本科生及研究生学习机器学习技术的教材，同时也可作为对人工智能、机器学习技术感兴趣的科技人员、计算机爱好者及各类自学人员的参考书。
机器学习 目录
第1章 引论
1.1 机器学习的定义
1.2 机器学习算法的分类
1.3 机器学习的发展历史
1.3.1 神经网络与深度学习
1.3.2 决策树算法系列
1.3.3 无监督学习
1.4 评价指标
1.4.1 分类算法的评价指标
1.4.2 聚类算法的评价指标
1.5 机器学习技术的应用
1.5.1 分类技术的应用
1.5.2 回归技术的应用
1.5.3 聚类算法的应用
参考文献
第2章 感知机
2.1 感知机的发展历史
2.2 感知机模型
2.3 感知机学习
2.3.1 妻知机学习算法
2.3.2 感知机算法收敛性
2.4 二分类感知机到多分类感知机的推广
2.5 本章概要
2.6 扩展阅读
2.7 习题
2.8 实践：利用scikit—learn实现一个感知机
参考文献
第3章 L0gistic回归
3.1 Logistic回归的发展历史
3.2 Logistic回归模型
3.3 模型参数估计
3.4 多项Logistic回归
3.5 本章概要
3.6 扩展阅读
3.7 习题
3.8 实践：利用scikit-learn建立一个Logistic回归模型
参考文献
第4章 支持向量机
4.1 支持向量机的发展历史
4.2 硬间隔支持向量机
4.2.1 间隔 化
4.2.2 参数学习
4.3 软间隔线性支持向量机
4.3.1 软间隔 化
4.3.2 参数学习
4.4 非线性支持向量机
4.4.1 核函数
4.4.2 常用核函数
4.4.3 非线性支持向量机
4.5 多核学习
展开全部
机器学习 作者简介
胡清华，天津大学教授，博士生导师，现任天津大学人工智能学院院长，天津市机器学习重点实验室主任。先后主持国家自然科学基金青年、面上、优青、重点和杰青项目，以及科技部重点研发计划项目，主要从事不确定性建模、机器学习和模式识别算法与应用方面的研究，已在IEEE Transactionson Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering等期刊和NeurIPS、CVPR、AAAI、IJCAI等会议发表论文200余篇，申请发明专利30余项，论文被引用12000余次，所提出的算法在智能无人系统、空间天气预报以及复杂装备健康管理等领域实现应用。 杨柳，博士，天津大学人工智能学院副教授，毕业于北京交通大学计算机学院，获博士学位。先后在韩国培材大学和香港浸会大学做访问学者。主要研究方向为机器学习中的迁移学习、多视图学习和多标记学习，以及在智能驾驶、多媒体数据分析中的应用。主持或参加多个国家级、省部级科研项目(包括国家自然基金重点基金、面上项目和青年项目等)。近年来在国内外重要学术杂志和会议上发表20余篇论文(包括IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，IEEE Transactions on Image Processing，CVPR和IJCAI等)、其中一篇论文获得“最佳学生论文奖”。
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