機器學習算法與實踐

郭羽含 張露方 袁園

機器學習算法與實踐
  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2024-10-30
  • 定價: $480
  • 售價: 8.5 折 $408
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 501
  • ISBN: 7111764110
  • ISBN-13: 9787111764113
  • 相關分類: Machine Learning

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商品描述

本書內容涵蓋了監督學習、無監督學習和半監督學習的代表性算法，對算法的原理與思想、推導與證明、實現與應用中涉及的知識點進行了清晰透徹的闡述。全書由12章組成，主要內容包括機器學習概述、機器學習基本理論、K-近鄰、貝葉斯、線性模型、支持向量機、決策樹、集成學習、聚類算法、數據降維、半監督學習、神經網絡等知識。章節依照算法類別及算法間邏輯關系進行編排，內容結構上條理清晰、由淺入深，並完整地對算法的編碼實現進行了講解，從編程角度展示算法細節，使讀者可以更加深入透徹地理解算法原理、加深對算法的記憶，並能夠針對自身需求對算法進行修改和擴展。為幫助讀者充分了解和掌握每一章節基礎理論知識，每章附有思維導圖及習題。 本書適合作為高等院校數據科學與大數據技術、人工智能和計算機類專業的機器學習相關課程教材，也可供從事機器學習和數據挖掘相關研究及應用的工程技術人員和科研工作者參考。

作者簡介

郭羽含，男，漢族，副教授，碩士生導師，浙江科技大學理學院數據科學系主任。哈爾濱工業大學計算機科學與技術專業學士，哈爾濱工業大學軟件工程專業碩士，法國波爾多大學工業工程碩士，法國里爾大學計算機與自動化專業博士，法國ARRAS信息與自動化研究院博士後。主持及參與國家和省級科研項目9項、橫向項目10余項；以第一作者於國內外重要期刊和會議發表論文40余篇（其中SCI一區、二區、Top期刊20余篇）；以第一發明人申請國家發明專利20余項；獲省教學成果獎、市自然學術成果獎等多項科研和教學獎勵，指導學生於國家級和省級競賽獲獎80余人次。

目錄大綱

前言
第1章機器學習概述
11人工智能與機器學習
12機器學習的概念
121機器學習的定義
122機器學習發展史
123機器學習分類
13機器學習工具
131Python語言
132第三方工具庫
133編譯環境
134庫的下載與安裝
14機器學習示例
141自動駕駛
142機器翻譯
143遊戲中的人工智能
15本章小結
16延伸閱讀——大數據背景下的機器學習算法
17習題
第2章機器學習基本理論
21機器學習術語
211基本概念
212過擬合與欠擬合
213模型評估
22實驗估計方法
221留出法
222交叉驗證法
223自助法
23性能度量
231錯誤率與精度
232查準率、查全率與F1
233ROC與AUC
24比較檢驗
241假設檢驗
242交叉驗證
25參數調優
251網格搜索
252隨機搜索
253貝葉斯優化算法
26本章小結
27延伸閱讀——機器學習應用於我國海外投資效率預警
28習題
第3章K-近鄰
31算法原理
32距離度量方法
33搜索優化方法
331k-d樹
332球樹
34算法實現
35本章小結
36延伸閱讀——機器學習在國產芯片上的應用
37習題
第4章貝葉斯
41貝葉斯方法概述
411貝葉斯公式
412貝葉斯決策理論
413極大似然估計
42樸素貝葉斯算法
421高斯樸素貝葉斯算法
422多項式樸素貝葉斯算法
423伯努利樸素貝葉斯算法
43半樸素貝葉斯算法
44貝葉斯網絡算法
441貝葉斯網絡結構
442貝葉斯網絡學習算法
443貝葉斯網絡推斷
45EM算法
46本章小結
47延伸閱讀——機器學習在智能駕駛上的應用
48習題
第5章線性模型
51線性回歸
511簡單線性回歸
512多變量線性回歸
513梯度下降法
514多項式回歸
52邏輯回歸
521二分類邏輯回歸
522多分類邏輯回歸
53模型正則化
54本章小結
55延伸閱讀——雲計算與機器學習
56習題
第6章支持向量機
61算法概述
62線性可分支持向量機及其對偶算法
63線性支持向量機
64非線性支持向量機
65支持向量機回歸
651線性支持向量機回歸
652非線性支持向量機

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