機器學習及工業大數據解析應用 彭開香 9787030804389 【台灣高等教育出版社】

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書名：機器學習及工業大數據解析應用
ISBN：9787030804389
出版社：科學
著編譯者：彭開香
頁數：415
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1720328
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內容簡介

本書作為機器學習及工業大數據解析領域的入門教材，在內容設置上儘可能涵蓋該研究領域基礎知識的各個方面。全書共28章，分為六篇。其中第一篇為概論篇；第二篇為有監督學習篇；第三篇為無監督學習篇；第四篇為半監督學習篇；第五篇為深度學習篇；第六篇為大數據解析篇。每章都附有繼續閱讀和參考文獻，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

目錄

前言
第一篇 概論篇
第1章 緒論
1 1 機器學習簡介
1 2 機器學習與人工智能
1 3 機器學習的主要研究領域
1 4 機器學習的發展歷史與發展趨勢
1 4 1 機器學習的發展歷史
1 4 2 機器學習的發展趨勢
1 5 機器學習系統的基本結構
1 5 1 數據
1 5 2 模型
1 5 3 損失函數
1 5 4 訓練
1 6 模型評估與模型選擇
1 6 1 訓練誤差與測試誤差
1 6 2 過擬合與模型選擇
1 7 正則化與交叉驗證
1 7 1 正則化
1 7 2 交叉驗證
1 8 泛化能力
1 8 1 泛化誤差
1 8 2 泛化誤差上界
1 9 機器學習的基本術語
1 9 1 假設空間
1 9 2 變形空間
1 9 3 歸納偏置
1 10 機器學習的分類
1 10 1 有監督學習
1 10 2 無監督學習
1 10 3 半監督學習
1 10 4 深度學習
1 11 工業大數據解析統計學基礎
1 11 1 期望、方差、協方差
1 11 2 一元高斯分佈
1 11 3 多元高斯分佈
繼續閱讀
參考文獻
第2章 概念學習和一般到特殊序
2 1 概念學習的定義
2 2 概念學習的術語
2 3 歸納學習假設
2 4 假設的一般到特殊序
2 5 尋找極大特殊假設
2 5 1 候選消除算法的表示
2 5 2 列表后消除算法
2 5 3 變形空間的簡潔表示
2 5 4 候選消除學習算法
2 6 歸納偏置
2 6 1 有偏的假設空間
2 6 2 無偏學習器
2 6 3 無偏學習的無用性
繼續閱讀
參考文獻
第二篇 有監督學習篇
第3章 感知機
3 1 感知機學習模型
3 2 感知機學習策略
3 2 1 數據集的線性可分性
3 2 2 學習策略
3 3 感知機學習算法
3 3 1 感知機學習算法的一般形式

第三篇 無監督學習篇
第四篇 半監督學習篇
第五篇 深度學習篇
第六篇 大數據解析篇
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