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深入理解机器学习:从原理到算法【正版书籍 达额立减】书籍详细信息
- ISBN：9787111543022
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2016-07
- 页数：暂无页数
- 价格：58.99
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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内容简介：
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书籍目录：
目录Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms出版者的话译者序前言致谢第1章引论111什么是学习112什么时候需要机器学习213学习的种类314与其他领域的关系415如何阅读本书416符号6第一部分理论基础第2章简易入门1021一般模型——统计学习理论框架1022经验风险最小化1123考虑归纳偏置的经验风险最小化1224练习15第3章一般学习模型1731PAC学习理论1732更常见的学习模型18321放宽可实现假设——不可知PAC学习18322学习问题建模1933小结2134文献评注2135练习21第4章学习过程的一致收敛性2441一致收敛是可学习的充分条件2442有限类是不可知PAC可学习的2543小结2644文献评注2745练习27第5章偏差与复杂性权衡2851“没有免费的午餐”定理2852误差分解3153小结3154文献评注3255练习32第6章VC维3361无限的类也可学习3362VC维概述3463实例35631阈值函数35632区间35633平行于轴的矩形35634有限类36635VC维与参数个数3664PAC学习的基本定理3665定理67的证明37651Sauer引理及生长函数37652有小的有效规模的类的一致收敛性3966小结4067文献评注4168练习41第7章不一致可学习4471不一致可学习概述4472结构风险最小化4673最小描述长度和奥卡姆剃刀4874可学习的其他概念——一致收敛性5075探讨不同的可学习概念5176小结5377文献评注5378练习54第8章学习的运行时间5681机器学习的计算复杂度5682ERM规则的实现58821有限集58822轴对称矩形59823布尔合取式59824学习三项析取范式6083高效学习，而不通过合适的ERM6084学习的难度*6185小结6286文献评注6287练习62第二部分从理论到算法第9章线性预测6691半空间66911半空间类线性规划67912半空间感知器68913半空间的VC维6992线性回归70921最小平方70922多项式线性回归7193逻辑斯谛回归7294小结7395文献评注7396练习73第10章boosting75101弱可学习75102AdaBoost78103基础假设类的线性组合80104AdaBoost用于人脸识别82105小结83106文献评注83107练习84第11章模型选择与验证85111用结构风险最小化进行模型选择85112验证法861121留出的样本集861122模型选择的验证法871123模型选择曲线881124k折交叉验证881125训练验证测试拆分89113如果学习失败了应该做什么89114小结92115练习92第12章凸学习问题93121凸性、利普希茨性和光滑性931211凸性931212利普希茨性961213光滑性97122凸学习问题概述981221凸学习问题的可学习性991222凸利普希茨/光滑有界学习问题100123替代损失函数101124小结102125文献评注102126练习102第13章正则化和稳定性104131正则损失最小化104132稳定规则不会过拟合105133Tikhonov正则化作为稳定剂1061331利普希茨损失1081332光滑和非负损失108134控制适合与稳定性的权衡109135小结111136文献评注111137练习111第14章随机梯度下降114141梯度下降法114142次梯度1161421计算次梯度1171422利普希茨函数的次梯度1181423次梯度下降118143随机梯度下降118144SGD的变型1201441增加一个投影步1201442变步长1211443其他平均技巧1211444强凸函数*121145用SGD进行学习1231451SGD求解风险极小化1231452SGD求解凸光滑学习问题的分析1241453SGD求解正则化损失极小化125146小结125147文献评注125148练习126第15章支持向量机127151间隔与硬SVM1271511齐次情况1291512硬SVM的样本复杂度129152软SVM与范数正则化1301521软SVM的样本复杂度1311522间隔、基于范数的界与维度1311523斜坡损失*132153化条件与“支持向量”*133154对偶*133155用随机梯度下降法实现软SVM134156小结135157文献评注135158练习135第16章核方法136161特征空间映射136162核技巧1371621核作为表达先验的一种形式1401622核函数的特征*141163软SVM应用核方法141164小结142165文献评注143166练习143第17章多分类、排序与复杂预测问题145171一对多和一对一145172线性多分类预测1471721如何构建Ψ1471722对损失敏感的分类1481723经验风险最小化1491724泛化合页损失1491725多分类SVM和SGD150173结构化输出预测151174排序153175二分排序以及多变量性能测量157176小结160177文献评注160178练习161第18章决策树162181采样复杂度162182决策树算法1631821增益测量的实现方式1641822剪枝1651823实值特征基于阈值的拆分规则165183随机森林165184小结166185文献评注166186练习166第19章最近邻167191k近邻法167192分析16819211NN准则的泛化界1681922“维数灾难”170193效率实施*171194小结171195文献评注171196练习171第20章神经元网络174201前馈神经网络174202神经网络学习175203神经网络的表达力176204神经网络样本复杂度178205学习神经网络的运行时179206SGD和反向传播179207小结182208文献评注183209练习183第三部分其他学习模型第21章在线学习186211可实现情况下的在线分类186212不可实现情况下的在线识别191213在线凸优化195214在线感知器算法197215小结199216文献评注199217练习199第22章聚类201221基于链接的聚类算法203222k均值算法和其他代价最小聚类203223谱聚类2062231图割2062232图拉普拉斯与松弛图割算法2062233非归一化的谱聚类207224信息瓶颈*208225聚类的进阶观点208226小结209227文献评注210228练习210第23章维度约简212231主成分分析2122311当dm时一种更加有效的求解方法2142312应用与说明214232随机投影216233压缩感知217234PCA还是压缩感知223235小结223236文献评注223237练习223第24章生成模型226241极大似然估计2262411连续随机变量的极大似然估计2272412极大似然与经验风险最小化2282413泛化分析228242朴素贝叶斯229243线性判别分析230244隐变量与EM算法2302441EM是交替化算法2322442混合高斯模型参数估计的EM算法233245贝叶斯推理233246小结235247文献评注235248练习235第25章特征选择与特征生成237251特征选择2372511滤波器2382512贪婪选择方法2392513稀疏诱导范数241252特征操作和归一化242253特征学习244254小结246255文献评注246256练习246第四部分高级理论第26章拉德马赫复杂度250261拉德马赫复杂度概述250262线性类的拉德马赫复杂度255263SVM的泛化误差界256264低1范数预测器的泛化误差界258265文献评注259第27章覆盖数260271覆盖260272通过链式反应从覆盖到拉德马赫复杂度261273文献评注262第28章学习理论基本定理的证明263281不可知情况的上界263282不可知情况的下界2642821证明m(ε，δ)≥05log(1/(4δ))/ε22642822证明m(ε，1/8)≥8d/ε2265283可实现情况的上界267第29章多分类可学习性271291纳塔拉詹维271292多分类基本定理271293计算纳塔拉詹维2722931基于类的一对多2722932一般的多分类到二分类约简2732933线性多分类预测器273294好的与坏的ERM274295文献评注275296练习276第30章压缩界277301压缩界概述277302例子2783021平行于轴的矩形2783022半空间2793023可分多项式2793024间隔可分的情况279303文献评注280第31章PAC贝叶斯281311PAC贝叶斯界281312文献评注282313练习282附录A技术性引理284附录B测度集中度287附录C线性代数294参考文献297索引305
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编辑推荐
《深入理解机器学习:从原理到算法》讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。
书籍真实打分
故事情节：6分
人物塑造：7分
主题深度：7分
文字风格：9分
语言运用：8分
文笔流畅：8分
思想传递：3分
知识深度：7分
知识广度：5分
实用性：8分
章节划分：6分
结构布局：9分
新颖与独特：8分
情感共鸣：5分
引人入胜：8分
现实相关：4分
沉浸感：7分
事实准确性：5分
文化贡献：9分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：8分
网站更新速度：3分
使用便利性：8分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：4分
是否包含广告：7分
加载速度：3分
安全性：7分
稳定性：4分
搜索功能：3分
下载便捷性：8分
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- 目录完整(412+)
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- 超值(315+)
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- 好评(243+)
- 体验满分(518+)
- 一般般(655+)
下载评价
网友 宫***玉：我说完了。
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