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機器學習的公式推導和程式實作
作者:
魯偉
分類:
電腦與網路
/
綜論
出版社:
碁峰
出版日期:2024/3/26
ISBN:9786263245365
書籍編號:kk0579637
頁數:376
定價:
580
元
優惠價:
82
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476
元
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分
享
內容簡介
作者介紹
書籍目錄
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機器學習的公式推導和程式實作 內容簡介 進行機器學習的開發時,精通相關數學理論是關鍵的基礎。本書基於對所有機器學習演算法的系統分類,詳細介紹了監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型等四大類共26個經典演算法,並進行詳細的公式推導和程式碼實現。旨在協助讀者充分了解演算法細節、實現方法和內在邏輯。 本書適合數理基礎扎實的初學者,也適合深入學習的進階者閱讀,同時可作為機器學習領域的參考書籍。
作者簡介 魯偉 深度學習演算法工程師,主要從事醫療數據分析、醫學圖像處理和深度學習應用相關研究與工作。著有《深度學習筆記》一書,也是機器學習實驗室的主持人。
目錄 第一部分:入門篇 第 1 章 機器學習預備知識 第二部分:監督學習單模型 第 2 章 線性迴歸 第 3 章 邏輯迴歸 第 4 章 迴歸模型擴展 第 5 章 線性判別分析 第 6 章 k 近鄰演算法 第 7 章 決策樹 第 8 章 神經網路 第 9 章 支援向量機 第三部分:監督學習整合模型 第 10 章 AdaBoost 第 11 章 GBDT 第 12 章 XGBoost 第 13 章 LightGBM 第 14 章 CatBoost 第 15 章 隨機森林 第 16 章 整合學習:對比與調參 第四部分:無監督學習模型 第 17 章 聚類分析與 k 均值聚類演算法 第 18 章 主成分分析 第 19 章 奇異值分解 第五部分:機率模型 第 20 章 最大訊息熵模型 第 21 章 貝氏機率模型 第 22 章 EM 演算法 第 23 章 隱馬可夫模型 第 24 章 條件隨機場 第 25 章 馬可夫鏈蒙地卡羅方法 第六部分:總結 第 26 章 機器學習模型總結 參考文獻
我們與機器人的光明未
生成式 AI 入門
開源閉源LLM應用:
全民瘋 AI 系列:
AI工具使用手冊:學
AIGC大型語言模型
你的第一本智慧體AI
全面掌握Gemini
LLM原理完整回顧:
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