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简介 内容简介:
本书用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介...
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内容简介:
 

本书用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法;第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码,可以用来进行简单的测试。

本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。

187张图解轻松入门

提供可执行的Matlab程序代码

覆盖机器学习中最经典、用途最广的算法

专业实用

东京大学教授、机器学习权威专家执笔,浓缩机器学习的关键知识点

图文并茂

187张图示帮助理解,详略得当,为读懂大部头开路。

角度新颖

基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法,以及无监督学习算法。

实战导向

配有可执行的MATLAB程序代码,边学习边实践。


目录:

第1章 什么是机器学习 2
第2章 学习模型 12
第3章 最小二乘学习法 22
第4章带有约束条件的最小二乘法 31
第5章 稀疏学习 43
第6章 鲁棒学习 55
第7章 基于最小二乘法的分类 70
第8章 支持向量机分类 80
第9章 集成分类 98
第10章 概率分类法 112
第11 章序列数据的分类 121
第12章 异常检测 132
第13章 无监督降维 143
第14章 聚类 158
第15章 在线学习 170
第16章 半监督学习 181
第17章 监督降维 188
第18章 迁移学习 197
第19章 多任务学习 212
第20章 总结与展望 222
 

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