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圖解機器學習

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[日] 杉山將著許永偉譯 著



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發表於2024-12-15


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店鋪: 文軒網旗艦店
齣版社: 其他齣版社
ISBN:9787115388025
商品編碼:1544161350
齣版時間:2015-04-01

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具體描述

作  者:(日)杉山將 著;許永偉 譯 定  價:49 齣 版 社:其他齣版社 齣版日期:2015年04月01日 頁  數:226 裝  幀:平裝 ISBN:9787115388025 187張圖解輕鬆入門
提供可執行的Matlab程序代碼
覆蓋機器學習中很經典、用途很廣的算法

專業實用:東京大學教授、機器學習專傢執筆,濃縮機器學習的關鍵知識點
圖文並茂:187張圖示幫助理解,詳略得當,為讀懂大部頭開路。
角度新穎:基於很小二乘法講解各種有監督學習的迴歸和分類算法,以及無監督學習算法。
實戰導嚮:配有可執行的MATLAB程序代碼,邊學習邊實踐。 第I部分  緒  論
第1章  什麼是機器學習 2
1.1  學習的種類    2
1.2  機器學習任務的例子    4
1.3  機器學習的方法    8
第2章  學習模型 12
2.1  綫性模型    12
2.2  核模型    15
2.3  層級模型    17
第II部分  有監督迴歸
第3章  最小二乘學習法 22
3.1  最小二乘學習法    22
3.2  最小二乘解的性質    25
3.3  大規模數據的學習算法    27
第4章帶有約束條件的最小二乘法 31
4.1  部分空間約束的最小二乘學習法    31
4.2  l2 約束的最小二乘學習法    33
4.3  模型選擇    37
第5章  稀疏學習 43
5.1  l1 約束的最小二乘學習法    43
部分目錄

內容簡介

《圖解機器學習》用豐富的圖示,從很小二乘法齣發,對基於很小二乘法實現的各種機器學習算法進行瞭詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹瞭機器學習領域的概況;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分彆介紹瞭各種有監督的迴歸算法和分類算法;第Ⅳ部分介紹瞭各種無監督學習算法;第Ⅴ部分介紹瞭機器學習領域中的新興算法。書中大部分算法都有相應的MATLAB程序源代碼,可以用來進行簡單的測試。 (日)杉山將 著;許永偉 譯 杉山將(作者),1974年生於大阪。東京工業大學計算機工程學博士畢業,現為東京大學教授、日本國立信息學研究所客座教授。主要從事機器學習的理論研究和算法開發,以及在信號和圖像處理等方麵的應用。2011年獲日本信息處理學會長尾真紀念特彆奬。著有《統計機器學習》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等。同時也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的譯者之一。
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有點坑,純粹炒概念

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不怎麼樣,不適閤入門,書裏一堆一堆的公式

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質量可以,發貨速度快,正版

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