发表于2024-12-14
机器学习 周志华 pdf epub mobi txt 电子书 下载
机器学习是计算机科学的重要分支领域。周志华 编写的《机器学习》作为该领域的入门教材,在内容 上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16 章,大致分为3个部分:**部分(第l~3章)介绍机器 学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典 而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向 量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量 学习);第3部分(**1~16章)为进阶知识,内容涉及 特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、 概率图模型、规则学习以及强化学习等。每章都附有 习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一 步钻研探索。
本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业 的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的 研究人员和工程技术人员阅读参考。
**章 绪论
1.1 引言
1.2 基本术语
1.3 假设空间
1.4 归纳偏好
1.5 发展历程
1.6 应用现状
1.7 阅读材料
习题
参考文献
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第2章 模型评估与选择
2.1 经验误差与过拟合
2.2 评估方法
2.3 性能度量
2.4 比较检验
2.5 偏差与方差
2.6 阅读材料
习题
参考文献
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第3章 线性模型
3.1 基本形式
3.2 线性回归
3.3 对数几率回归
3.4 线性判别分析
3.5 多分类学习
3.6 类别不平衡问题
3.7 阅读材料
习题
参考文献
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第4章 决策树
4.1 基本流程
4.2 划分选择
4.3 剪枝处理
4.4 连续与缺失值
4.5 多变量决策树
4.6 阅读材料
习题
参考文献
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第5章 神经网络
5.1 神经元模型
5.2 感知机与多层网络
5.3 误差逆传播算法
5.4 全局*小与局部极小
5.5 其他常见神经网络
5.6 深度学习
5.7 阅读材料
习题
参考文献
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第6章 支持向量机
6.1 间隔与支持向量
6.2 对偶问题
6.3 核函数
6.4 软间隔与正则化
6.5 支持向量回归
6.6 核方法
6.7 阅读材料
习题
参考文献
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第7章 贝叶斯分类器
7.1 贝叶斯决策论
7.2 极大似然估计
7.3 朴素贝叶斯分类器
7.4 半朴素贝叶斯分类器
7.5 贝叶斯网
7.6 EM算法
7.7 阅读材料
习题
参考文献
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第8章 集成学习
8.1 个体与集成
8.2 Boosting
8.3 Bagging与随机森林
8.4 结合策略
8.5 多样性
8.6 阅读材料
习题
参考文献
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第9章 聚类
9.1 聚类任务
9.2 性能度量
9.3 距离计算
9.4 原型聚类
9.5 密度聚类
9.6 层次聚类
9.7 阅读材料
习题
参考文献
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**0章 降维与度量学习
10.1 南近邻学习
10.2 低维嵌入
10.3 主成分分析
10.4 核化线性降维
10.5 流形学习
10.6 度量学习
10.7 阅读材料
习题
参考文献
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**1章 特征选择与稀疏学习
11.1 子集搜索与评价
11.2 过滤式选择
11.3 包裹式选择
11.4 嵌入式选择与L1正则化
11.5 稀疏表示与字典学习
11.6 压缩感知
11.7 阅读材料
习题
参考文献.
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**2章 计算学习理论
12.1 基础知识
12.2 PAC学习
12.3 有限假设空间
12.4 VC维
12.5 Rademacher复杂度
12.6 稳定性
12.7 阅读材料
习题
参考文献
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**3章 半监督学习
13.1 未标记样本
13.2 生成式方法
13.3 半监督SVM
13.4 图半监督学习
13.5 基于分歧的方法
13.6 半监督聚类
13.7 阅读材料
习题
参考文献
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**4章 概率图模型
14.1 隐马尔可夫模型
14.2 马尔可夫随机场
14.3 条件随机场
14.4 学习与推断
14.5 近似推断
14.6 话题模型
14.7 阅读材料
习题
参考文献
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**5章 规则学习
15.1 基本概念
15.2 序贯覆盖
15.3 剪枝优化
15.4 一阶规则学习
15.5 归纳逻辑程序设计
15.6 阅读材料
习题
参考文献
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**6章 强化学习
16.1 任务与奖赏
16.2 K一摇臂赌博机
16.3 有模型学习
16.4 免模型学习
16.5 值函数近似
16.6 模仿学习
16.7 阅读材料
习题
参考文献
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附录
A矩阵
B优化
C概率分布
后记
索引
送货快,满意,包装很好,书没有损坏
评分书特别好,纸质特别好,有阅读的心情
评分不提供纸质发票,差评
评分买书在京东还是很方便的,这已经是第二次买这本书了。
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评分垃圾,盗版,整本书的内容都印歪了,封面都快掉了,影响阅读。
评分国内原创的机器学习书,不错
评分书不错
评分tinghaode
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