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2020-02-20 09:14 來(lái)源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《機(jī)器學(xué)習(xí)算法導(dǎo)論》全面講述機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)、算法實(shí)現(xiàn)及使用方法。第1章簡(jiǎn)要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)及其算法；第2～9章主要介紹監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，其中包括監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)、線性回歸算法、機(jī)器學(xué)習(xí)中的搜索算法、Logistic回歸算法、支持向量機(jī)算法、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)；第10、11章著重介紹無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其中包括降維算法和聚類(lèi)算法；第12章講述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)；附錄提供了學(xué)習(xí)《機(jī)器學(xué)習(xí)算法導(dǎo)論》必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和Python語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫(kù)?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)算法導(dǎo)論》可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)等專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生和研究生教材，也可供人工智能領(lǐng)域特別是機(jī)器學(xué)習(xí)方向從事研究、開(kāi)發(fā)工作的科技人員參考。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:第1章機(jī)器學(xué)習(xí)算法概述
1．1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的形式分類(lèi)
1．2．1 監(jiān)督式學(xué)習(xí)
1．2．2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
1．2．3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1．3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法綜覽
1．4 有關(guān)術(shù)語(yǔ)的約定
小結(jié)

第2章監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)
2．1 監(jiān)督式學(xué)習(xí)基本概念
2．2 經(jīng)驗(yàn)損失*小化架構(gòu)
2．3 監(jiān)督式學(xué)習(xí)與經(jīng)驗(yàn)損失*小化實(shí)例
2．4 正則化算法
小結(jié)
習(xí)題

第3章線性回歸算法
3．1 線性回歸基本概念
3．2 線性回歸優(yōu)化算法
3．3 多項(xiàng)式回歸
3．4 線性回歸的正則化算法
3．5 線性回歸的特征選擇算法
3．5．1 逐步回歸
3．5．2 分段回歸
小結(jié)
習(xí)題

第4章機(jī)器學(xué)習(xí)中的搜索算法
4．1 梯度下降算法與次梯度下降算法
4．2 隨機(jī)梯度下降算法
4．3 牛頓迭代算法
4．4 坐標(biāo)下降算法
小結(jié)
習(xí)題

第5章 Logistic回歸算法
5．1 Logistic回歸基本概念
5．2 Logistic回歸優(yōu)化算法
5．3 分類(lèi)問(wèn)題的度量
5．3．1 準(zhǔn)確率
5．3．2 **率與召回率
5．3．3 ROC曲線及AUC度量
5．4 Softmax回歸
5．4．1 Softmax回歸基本概念
5．4．2 Softmax回歸優(yōu)化算法
5．4．3 Softmax模型與指數(shù)分布族
小結(jié)
習(xí)題

第6章支持向量機(jī)算法
6．1 支持向量機(jī)基本概念
6．1．1 支持向量機(jī)思想起源
6．1．2 支持向量機(jī)的凸優(yōu)化描述
……

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