機器學習 嚴曉東 陳華 王國長 等 9787040623949 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:高等教育
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書名:機器學習
ISBN:9787040623949
出版社:高等教育
著編譯者:嚴曉東 陳華 王國長 等
頁數:303
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1688707
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內容簡介

本書深入淺出地介紹了機器學習與大數據分析的核心方法,包括無監督學習、監督學習、稀疏學習、深度學習、集成學習及增量學習六大部分。書中不僅注重理論推導,還通過豐富的插圖和實例直觀解釋原理。同時,提供R與Python兩種語言的實現方法,方便讀者實操練習。 本書適合普通高等學校統計學類專業、數據科學相關專業本科高年級學生或研究生使用,也可供從事大數據分析、人工智慧、機器學習等領域的科技工作者參考。

目錄

第一部分 無監督學習
第一章 聚類分析
1 1 簡介
1 2 相似度
1 2 1 數據對象間相似度
1 2 2 簇問相似度
1 3 K均值聚類
1 3 1 原理
1 3 2 特點
1 4 模糊C均值聚類
1 5 高斯混合聚類
1 6 層次聚類
1 7 DBSCAN聚類
1 8 其他類型聚類方法
1 8 1 混合型數據聚類方法
1 8 2 雙向聚類方法
1 9 聚類實踐
本章小結
習題
第二章 主成分分析
2 1 簡介
2 2 總體的主成分
2 2 1 總體主成分的定義
2 2 2 總體主成分的求法
2 2 3 總體主成分的性質
2 2 4 標準化變數的主成分
2 3 樣本主成分
2 4 非線性主成分分析
2 4 1 核主成分分析
2 4 2 t-SNE非線性降維演算法
2 5 主成分分析實踐
本章小結
習題
第二部分 監督學習
第三章 同歸分析
3 1 簡介
3 2 單響應變數的線性回歸模型
3 2 1 線性回歸模型的原理
3 2 2 多重共線性
3 2 3 嶺回歸
3 3 廣義線性模型
3 3 1 指數型分佈族
3 3 2 連接函數
3 3 3 廣義線性模型
3 4 多元響應變數協方差廣義線性模型
3 4 1 McGLM模型的原理
3 4 2 參數估計
3 5 回歸分析實踐
本章小結
習題
第四章 支持向量機
4 1 簡介
4 2 SVM演算法
4 2 1 SVM的基本內容
4 2 2 線性可分SVM
4 2 3 軟間隔與線性SVM
4 2 4 核函數與非線性SVM
4 3 SVM與邏輯斯諦回歸的關係
4 4 支持向量回歸
4 5 SVM實踐
本章小結
習題
第三部分 稀疏學列
第四部分 深度學習
第五部分 集成學習
第六部分 增量學習
參考文獻
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