机器学习原理与实践(Python版) 从原理到实践,步步为营,克服学习中的重重关隘 拨开云雾,点破公式背后的层层玄机,助你一路披荆斩棘
本书全面、 系统地介绍了机器学习领域中的经典方法, 并兼顾算法原理与实践运用。 具体内容涉及: 回归分析(线性回归、 多项式回归、 非线性回归、 岭回归、LASSO、 弹性网络, 以及 RANSAC 等) 分类(感知机、逻辑回归、 朴素贝叶斯、 决策树、 支持向量机、 神经网络等) 聚类(k均值、EM 算法、 密度聚类、 层次聚类以及谱聚类等) 集成学习(随机森林、AdaBoost、 梯度提升等) 蒙特卡洛采样(拒绝采样、 自适应拒绝采样、 重要性采样、 吉布斯采样和马尔可夫链蒙特卡洛等) 降维与流形学习(SVD、PCA 和 MDS 等) 概率图模型(贝叶斯网络和隐马尔可夫模型)
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机器学习中的数学修炼 步步为营,砥砺机器学习中的数学基础 循序渐进,知其然更要注重知其所以然。 全面详实,抽象理论与应用实践相结合 拨云开雾,点破公式背后的奥秘与玄机
打牢数学基础,为学习与研究提供充足的弹药与粮草,助你整装远航,直挂云帆。 体系脉络清晰,从千头万绪中筛选出*重要的知识点,助你剥丝抽茧,击破核心。 紧跟前沿话题,配有内容丰富且与时俱进的在线资源,助你轻松学习,牢固掌握。
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从统计学观点出发,以数理统计为基础,全面系统地介绍了机器学习的主要方法。 根据全新设计的学习路线图编写,注重夯实理论基础,更便于深化对知识点的理解,建立系统性的全局观。 对机器学习所涉及的数学基础进行了完整的解释和必要的铺垫,更便于读者对深化相关知识的理解。
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在大数据时代,无论是数据科学家、机器学习研究者,抑或是普通编程开发人员都不可或缺地需要用到与概率论相关的知识。本书创新性地从游戏的角度介绍了概率、统计、决策论和博弈论中的重要概念。借由玩乐所使用的纸牌、骰子、以及彩票等习以为常的事物,作者为广大读者贡献了一本自学参考的绝佳教材,只要具备一般的中学数学基础就能轻松阅读该书并深刻理解其中所阐述的概念与原理。
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