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機器學習基礎:從入門到求職

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內容簡介

本書是一本機器學習演算法方面的理論+實踐讀物,主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章,主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分,主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化演算法的求解過程,最後結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型,包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型,每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型,包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類,每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式,包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入,同樣給出了詳細的理論推導和分析。最後兩章分別是詞向量模型和深度神經網路模型,其中,詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用;深度神經網路模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。





 

作者介紹

胡歡武,畢業於上海交通大學電子與通信工程專業,研究機器學習和數據挖掘方面近4年。運營有數據科學方面的知乎專欄和微信公眾號,在過去3個月期間累計關注者已經超過3000人。現就職於阿里巴巴。
 

詳細資料

  • ISBN:9787121355219
  • 規格:平裝 / 366頁 / 16k / 19 x 26 x 1.83 cm / 普通級 / 單色印刷 / 1-1
  • 出版地:中國

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