機器學習的藝術
[美]諾曼·馬特洛夫（Norman Matloff）
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2026-09-01
- 定價: $479
- 售價: $478
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 181
- ISBN: 7115666792
- ISBN-13: 9787115666796
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相關分類:
Machine Learning、R 語言
- 此書翻譯自: The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
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商品描述
機器學習是當下最熱門的領域之一。本書是一本基於R語言的機器學習實操指南，通過具體的例子和常見術語解釋了機器學習的概念。書中涵蓋了機器學習的多個方面，包括所需背景知識、“ge”系列函數、各部分內容架構等。全書介紹了基於近鄰的方法(如k近鄰算法)及相關的回歸和分類模型、基於樹的方法(包括決策樹、隨機森林、梯度提升等)、基於線性關系的方法、基於劃分直線與平面的方法(包括支持向量機和神經網絡)等。此外，本書也介紹了一些特定類型的機器學習應用，如圖像分類、處理時間序列與文本數據等。本書適合對機器學習感興趣，有一定R語言編程基礎且具備普通數學知識(熟悉圖表和簡單代數符號)的讀者閱讀。
作者簡介
Norman Matloff是加州大學戴維斯分校的獲獎教授。他在加州大學洛杉磯分校（UCLA）獲得了數學博士學位，並著有《使用GDB、DDD和Eclipse調試的藝術》《R語言編程的藝術》。
目錄大綱
第 1 部分 序言與基於近鄰的方法 第 1 章 回歸模型 第 2 章 分類模型 第 3 章 偏差、方差、過擬合與交叉驗證 第 4 章 處理大量特征 第 2 部分 基於樹的方法 第 5 章 比 KNN 算法更進一步:決策樹 第 6 章 對樹的調整 第 7 章 找一組好的超參數 第3部分 基於線性關系的方法 第 8 章 參數化方法 第 9 章 縮小規模: 正則化 第4部分 基於劃分直線與平面的方法 第 10 章 邊界方法: 支持向量機 第 11 章 針對類固醇的線性模型:神經網絡 第 5 部分 應 用 第 12章 圖像分類 第 13章 處理時間序列與文本數據 附 錄
