機器學習原理與應用 杜世強 9787523601860 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：中國科學技術
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202304*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：機器學習原理與應用 ISBN：9787523601860 出版社：中國科學技術 著編譯者：杜世強 頁數：198 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1557147 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書從原理與應用兩個角度，系統而深入地講解主要的傳統機器學習與深度學習演算法。本書涵蓋監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習4種類型的機器學習方法。具體內容包括回歸分析、決策樹、貝葉斯分類器、多層感知機、支持向量機、聚類、維數約減、深度卷積網路、生成對抗網路、對比學習、強化學習等內容。 本書需要讀者具有數學（包括高等數學、線性代數、概率論與數理統計、優化方法等）與計算機程序設計（python）的基礎知識。本書通過案例求解介紹機器學習相關方法的基本原理和具體實現過程，同時，也介紹學術界最新的研究成果，尤其是深度學習有關內容。作者簡介 杜世強，理學博士，西北民族大學副教授，碩士研究生導師，國家自然基金面上項目函評專家，IEEE會員、中國計算機學會會員。曾於美國猶他州立大學和義大利摩德納雷焦艾米利亞大學訪學，研究方向為機器學習、圖像處理與神經網路。在《基於知識系統》（Knowledge-Based Systems）、《吉林大學學報》等國內外學術期刊發表論文40餘篇。主持國家自然科學基金項目、甘肅省自然科學基金項目、甘肅省高等學校科研項目等項目7項。目錄 第1章 緒論1 1 人工智慧 1 2 機器學習 1 3 深度學習 1 4 Pytorch簡介 第2章 回歸分析 2 1 引言 2 2 回歸分析 2 3 本章小結 2 4 習題 第3章 決策樹 3 1 引言 3 2 案例 3 3 決策樹 3 4 案例求解 3 5 本章小結 3 6 習題 第4章 貝葉斯分類器 4 1 引言 4 2 案例 4 3 理論介紹 4 4 案例求解 4 5 本章小結 4 6 習題 第5章 人工神經網路 5 1 引言 5 2 案例 5 3 多層感知機 5 4 案例求解 5 5 本章小結 5 6 習題 第6章 支持向量機 6 1 引言 6 2 支持向量機 6 3 案例求解 6 4 本章小結 6 5 習題 第7章 聚類 7 1 引言 7 2 聚類任務 7 3 性能度量 7 4 原型聚類 7 5 層次聚類 7 6 習題 第8章 降維 8 1 引言 8 2 案例 8 3 主成分分析 8 4 線性判別分析 8 5 案例求解 8 6 本章小結 8 7 習題 第9章 深度卷積網路 9 1 引言 9 2 案例 9 3 圖像分類模型 9 4 案例求解 9 5 本章小結 9 6 習題 第10章 生成對抗網路 10 1 引言 10 2 生成對抗網路原理 10 3 損失函數 10 4 案例分析 10 5 本章小結 10 6 習題 第11章 對比學習 11 1 引言 11 2 問題 11 3 對比學習 11 4 案例求解 11 5 本章小結 11 6 習題 第12章 強化學習 12 1 引言 12 2 案例 12 3 強化學習 12 4 案例求解 12 5 本章小結 12 6 習題 參考答案 附錄一 矩陣相關知識 附錄二 概率論相關知識 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
