機器學習導論 (An Introduction to Machine Learning) 机器学习导论

[美]米羅斯拉夫·庫巴特

  • 出版商: 機械工業出版社
  • 出版日期: 2016-11-01
  • 定價: CNY $79.00
  • 售價: $474
  • 貴賓價: 9.5$450
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 309
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 711154868X
  • ISBN-13: 9787111548683
  • 相關標籤: R機器學習

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產品描述

<內容簡介>

這本書通過給出易操作的實踐指導、採用簡單的例子、激勵學生討論有趣的應用問題,用一種易於理解的方式介紹了機器學習的基本思想。本書主題包括貝葉斯分類器、近鄰分類器、線性和多項式分類器、決策樹、神經網絡以及支持向量機。後面的章節展示瞭如何把這些簡單工具通過“提升”(boosting)的方式結合起來,怎樣將它們應用於更加複雜的領域,以及如何處理各種高級的實踐問題。其中有一章介紹了廣為人知的遺傳算法。

<章節目錄>

推薦序
前言

第1章一個簡單的機器學習任務//
1.1訓練集和分類器//
1.2一點題外話:爬山搜索//
1.3機器學習中的爬山法//
1.4分類器的性能//
1.5可用數據的困難//
1.6總結和歷史簡評//
1.7鞏固你的知識//

第2章概率:貝葉斯分類器//
2.1單屬性的情況//
2.2離散屬性值的向量//
2.3稀少事件的概率:利用專家的直覺//
2.4如何處理連續屬性//
2.5高斯鐘形函數:一個標準的概率密度函數//
2.6用高斯函數的集合近似概率密度函數//
2.7總結和歷史簡評//
2.8鞏固你的知識//

第3章相似性:最近鄰分類器//
3.1k近鄰法則//
3.2度量相似性//
3.3不相關屬性與尺度縮放問題//
3.4性能方面的考慮//
3.5加權最近鄰//
3.6移除危險的樣例//
3.7移除多餘的樣例//
3.8總結和歷史簡評//
3.9鞏固你的知識//

第4章類間邊界:線性和多項式分類器//
4.1本質//
4.2加法規則:感知機學習//
4.3乘法規則:WINNOW//
4.4多於兩個類的域//
4.5多項式分類器//
4.6多項式分類器的特殊方面//
4.7數值域和支持向量機//
4.8總結和歷史簡評//
4.9鞏固你的知識//

第5章人工神經網絡//
5.1作為分類器的多層感知機//
5.2神經網絡的誤差//
5.3誤差的反向傳播//
5.4多層感知機的特殊方面//
5.5結構問題//
5.6徑向基函數網絡//
5.7總結和歷史簡評//
5.8鞏固你的知識//

第6章決策樹//
6.1作為分類器的決策樹//
6.2決策樹的歸納學習//
6.3一個屬性承載了多少信息//
6.4數值屬性的二元劃分//
6.5剪枝//
6.6將決策樹轉換為規則//
6.7總結和歷史簡評//
6.8鞏固你的知識//

第7章計算學習理論//
7.1PAC學習//
7.2PAC可學習性的實例//
7.3一些實踐和理論結果//
7.4VC維與可學習性/ /
7.5總結和歷史簡評//
7.6鞏固你的知識//

第8章幾個有幫助的案例//
8.1字符識別//
8.2溢油檢測//
8.3睡眠分類//
8.4腦機界面//
8.5醫療診斷//
8.6文本分類//
8.7總結和歷史簡評//
8.8鞏固你的知識//

第9章投票組合簡介//
9.1“裝袋”方法(Bagging)//
9.2夏皮爾提升(Schapire s Boosting)//
9.3Adaboost——Boosting的實用版本//
9.4Boosting方法的變種//
9.5Boosting方法的計算優勢//
9.6總結和歷史簡評//
9.7鞏固你的知識//

第10章瞭解一些實踐知識//
10.1學習器的偏好//
10.2不平衡訓練集//
10.3語境相關域//
10.4未知屬性值//
10.5屬性選擇//
10.6雜項//
10.7總結和歷史簡評//
10.8鞏固你的知識//

第11章性能評估//
11.1基本性能標準//
11.2精度和查全率//
11.3測量性能的其他方法//
11.4多標籤域內的性能//
11.5學習曲線和計算開銷//
11.6實驗評估的方法//
11.7總結和歷史簡評//
11.8鞏固你的知識//

第12章統計顯著性//
12.1總體抽樣//
12.2從正態分佈中獲益//
12.3置信區間//
12.4一個分類器的統計評價//
12.5另外一種統計評價//
12.6機器學習技術的比較//
12.7總結和歷史簡評//
12.8鞏固你的知識//

第13章遺傳算法//
13.1基本遺傳算法//
13.2單個模塊的實現//
13.3為什麼能起作用//
13.4過早退化的危險//
13.5其他遺傳算子//
13.6高級版本//
13.7k-NN分類器的選擇//
13.8總結和歷史簡評//
13.9鞏固你的知識//

第14章增強學習//
14.1如何選出最高獎勵的動作//
14.2遊戲的狀態和動作//
14.3SARSA方法//
14.4總結和歷史簡評//
14.5鞏固你的知識//
參考文獻//