内容简介
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。
展开全文
- 扉页
- 前 言
- 作者简介
- 资源与支持
- 目 录
- 第一部分 机器学习基础
- 第1章 初探机器学习
- 1.1 人工智能的“两只手和四条腿”
- 1.2 机器学习是什么
- 1.3 时代造就机器学习的盛行
- 1.4 泛化能力：机器学习奏效的本质
- 1.5 归纳偏置：机器学习模型的“天赋”
- 1.6 机器学习的限制
- 1.7 小结
- 第2章 机器学习的数学基础
- 2.1 向量
- 2.2 矩阵
- 2.2.1 矩阵的基本概念
- 2.2.2 矩阵运算
- 2.2.3 矩阵与线性方程组
- 2.2.4 矩阵范数
- 2.3 梯度
- 2.4 凸函数
- 2.5 小结
- 第3章 k近邻算法
- 3.1 KNN算法的原理
- 3.2 用KNN算法完成分类任务
- 3.3 使用scikit-learn实现KNN算法
- 3.4 用KNN算法完成回归任务——色彩风格迁移
- 3.4.1 RGB空间与LAB空间
- 3.4.2 算法设计
- 3.5 小结
- 第4章 线性回归
- 4.1 线性回归的映射形式和学习目标
- 4.2 线性回归的解析方法
- 4.3 动手实现线性回归的解析方法
- 4.4 使用sklearn中的线性回归模型
- 4.5 梯度下降算法
- 4.6 学习率对迭代的影响
- 4.7 小结
- 第5章 机器学习的基本思想
- 5.1 欠拟合与过拟合
- 5.2 正则化约束
- 5.3 输入特征与相似度
- 5.4 参数与超参数
- 5.5 数据集划分与交叉验证
- 5.6 小结
- 5.7 扩展阅读：贯穿恒等式的证明
- 5.8 参考文献
- 第二部分 参数化模型
- 第6章 逻辑斯谛回归
- 6.1 逻辑斯谛函数下的线性模型
- 6.2 最大似然估计
- 6.3 分类问题的评价指标
- 6.4 动手实现逻辑斯谛回归
- 6.5 使用sklearn中的逻辑斯谛回归模型
- 6.6 交叉熵与最大似然估计
- 6.7 小结
- 6.8 扩展阅读：广义线性模型
- 6.9 参考文献
- 第7章 双线性模型
- 7.1 矩阵分解
- 7.2 动手实现矩阵分解模型
- 7.3 因子分解机
- 7.4 动手实现因子分解机模型
- 7.5 小结
- 7.6 扩展阅读：概率矩阵分解
- 7.7 参考文献
- 第8章 神经网络与多层感知机
- 8.1 人工神经网络
- 8.2 感知机
- 8.3 隐含层与多层感知机
- 8.4 反向传播
- 8.5 动手实现多层感知机
- 8.6 用PyTorch库实现多层感知机
- 8.7 小结
- 8.8 参考文献
- 第9章 卷积神经网络
- 9.1 卷积
- 9.2 神经网络中的卷积
- 9.3 用卷积神经网络完成图像分类任务
- 9.4 用预训练的卷积神经网络完成色彩风格迁移
- 9.4.1 VGG 网络
- 9.4.2 内容表示与风格表示
- 9.5 小结
- 9.6 扩展阅读：数据增强
- 9.7 参考文献
- 第10章 循环神经网络
- 10.1 循环神经网络的基本原理
- 10.2 门控循环单元
- 10.3 动手实现GRU
- 10.4 小结
- 10.5 参考文献
- 第三部分 非参数化模型
- 第11章 支持向量机
- 11.1 支持向量机的数学描述
- 11.2 序列最小优化
- 11.3 动手实现SMO求解SVM
- 11.4 核函数
- 11.5 sklearn中的SVM工具
- 11.6 小结
- 11.7 扩展阅读：SVM对偶问题的推导
- 第12章 决策树
- 12.1 决策树的构造
- 12.2 ID3算法与C4.5算法
- 12.3 CART算法
- 12.4 动手实现C4.5算法的决策树
- 12.4.1 数据集处理
- 12.4.2 C4.5算法的实现
- 12.5 sklearn中的决策树
- 12.6 小结
- 12.7 参考文献
- 第13章 集成学习与梯度提升决策树
- 13.1 自举聚合与随机森林
- 13.2 集成学习器
- 13.3 提升算法
- 13.3.1 适应提升
- 13.3.2 梯度提升
- 13.4 小结
- 13.5 参考文献
- 第四部分 无监督模型
- 第14章 k均值聚类
- 14.1 k均值聚类算法的原理
- 14.2 动手实现 k均值算法
- 14.3 k-means++算法
- 14.4 小结
- 14.5 参考文献
- 第15章 主成分分析
- 15.1 主成分与方差
- 15.2 利用特征分解进行PCA
- 15.3 动手实现PCA算法
- 15.4 用sklearn实现PCA算法
- 15.5 小结
- 第16章 概率图模型
- 16.1 贝叶斯网络
- 16.2 最大后验估计
- 16.3 用朴素贝叶斯模型完成文本分类
- 16.4 马尔可夫网络
- 16.5 用马尔可夫网络完成图像去噪
- 16.6 小结
- 16.7 参考文献
- 第17章 EM 算法
- 17.1 高斯混合模型的EM算法
- 17.2 动手求解GMM来拟合数据分布
- 17.3 一般情况下的EM算法
- 17.4 EM算法的收敛性
- 17.5 小结
- 第18章 自编码器
- 18.1 自编码器的结构
- 18.2 动手实现自编码器
- 18.3 小结
- 18.4 参考文献
- 总结与展望
- 总结
- 展望
- 中英文术语对照表
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2023
作者：张伟楠
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
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