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『簡體書』机器学习入门:基于数学原理的Python实战

書城自編碼: 3463592
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: 戴璞微,潘斌
國際書號(ISBN): 9787301308974
出版社: 北京大学出版社
出版日期: 2019-12-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 93.2

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編輯推薦:
1.与周志华编写的《机器学习》相比,本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。
2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比,本书多了用面向对象思想将算法模块化,并且书中代码在Python 3 环境下运行。
3.为了照顾初学者,本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
內容簡介:
机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交叉学科。机器学习的基础就是数学,这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛,本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导;并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现,还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础;线性回归、局部加权线性回归两种回归算法;Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法;模型评估与优化;K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法——主成分分析。
《机器学习入门:基于数学原理的Python实战》理论性与实用性兼备,既可作为初学者的入门书籍,也可作为求职者的面试宝典,更可作为职场人士转岗的实用手册。本书适合需要全面学习机器学习算法的初学者、希望掌握机器学习算法数学理论的程序员、想转行从事机器学习算法的专业人员、对机器学习算法兴趣浓厚的人员、专业培训机构学员和希望提高Python编程水平的程序员。
關於作者:
戴璞微,中国民航大学硕士,CSDN博客专家。曾获得全国大学生数学竞赛国家一等奖、北美数学建模二等奖,参与国家自然科学基金项目1项。对计算机视觉、机器学习和深度学习有深入研究。
潘斌,浙江大学应用数学系博士,现任辽宁石油化工大学理学院副院长。2018年入选辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才,2016年主持国家自然科学基金青年基金项目1项;2015年主持辽宁省自然科学基金项目1项;2016年主持浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题2项。近年来,指导本科生获全国大学生数学建模竞赛国家一等奖。
目錄
第1章 机器学习及其数学基础
1.1机器学习与人工智能简述 2
1.2高等数学 4
1.3线性代数 7
1.4概率论与数理统计 14
1.5Jensen不等式 25
1.6本章小结 27
第2章 线性回归
2.1线性回归模型 29
2.2梯度下降算法 30
2.3再看线性回归 32
2.4正则方程 34
2.5概率解释 35
2.6线性回归的Python实现 36
2.7案例:利用线性回归预测波士顿房价 43
2.8本章小结 54
第3章 局部加权线性回归
3.1欠拟合与过拟合 56
3.2局部加权线性回归模型 57
3.3局部加权线性回归的Python实现 61
3.4案例:再看预测波士顿房价 64
3.5案例:利用局部加权线性回归预测鲍鱼年龄 71
3.6本章小结 77
第4章?Logistic回归与Softmax回归
4.1监督学习 80
4.2Logistic回归 80
4.3 广义线性模型 84
4.4Softmax回归 86
4.5Logistic回归的Python实现 90
4.6案例:利用Logistic回归对乳腺癌数据集进行分类 96
4.7Softmax回归的Python实现 107
4.8案例:利用Softmax回归对语音信号数据集进行分类 116
4.9本章小结 127
第5章 模型评估与优化
5.1模型性能度量 130
5.2偏差-方差平衡 134
5.3正则化 135
5.4 交叉验证 144
5.5 Ridge回归的Python实现 145
5.6 案例:再看预测鲍鱼年龄 153
5.7 带L2正则化的Softmax回归的Python实现 156
5.8 案例:再看语音信号数据集分类 161
5.9 本章小结 165
第6章 BP神经网络
6.1 神经网络模型 168
6.2 BP算法与梯度下降算法 171
6.3 BP神经网络的相关改进 175
6.4 BP神经网络的Python实现 185
6.5 案例:利用BP神经网络对语音信号数据集进行分类 197
6.6 本章小结 215
第7章 K-Means聚类算法
7.1 无监督学习与聚类 218
7.2 K-Means聚类算法 219
7.3 K-Means聚类的Python实现 222
7.4 案例:利用K-Means算法对Iris数据集进行聚类 225
7.5 本章小结 229
第8章 高斯混合模型
8.1 EM算法 231
8.2 高斯混合模型 233
8.3 GMM与K-Means的区别与联系 238
8.4 聚类性能评价指标 240
8.5 GMM的Python实现 242
8.6 案例:利用GMM对葡萄酒数据集进行聚类 248
8.7 本章小结 255
第9章 主成分分析
9.1 降维技术 258
9.2 主成分分析 258
9.3 核函数 263
9.4 核主成分分析 265
9.5 PCA的Python实现 268
9.6 案例:利用PCA对葡萄酒质量数据集进行降维 271
9.7 本章小结 280

 

 

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