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图解机器学习/图灵程序设计丛书

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  • 出版社:人民邮电
  • ISBN:9787115388025
  • 作者:(日)杉山将|译者:许永伟
  • 页数:226
  • 出版日期:2015-04-01
  • 印刷日期:2015-04-01
  • 包装:平装
  • 开本:32开
  • 版次:1
  • 印次:1
  • 字数:209千字
  • 杉山将所著的《图解机器学习》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。
  • 第I部分 绪论
    第1章 什么是机器学习
    1.1 学习的种类
    1.2 机器学习任务的例子
    1.3 机器学习的方法
    第2章 学习模型
    2.1 线性模型
    2.2 核模型
    2.3 层级模型
    第II部分 有监督回归
    第3章 *小二乘学习法
    3.1 *小二乘学习法
    3.2 *小二乘解的性质
    3.3 大规模数据的学习算法
    第4章带有约束条件的*小二乘法
    4.1 部分空间约束的*小二乘学习法
    4.2 l2 约束的*小二乘学习法
    4.3 模型选择
    第5章 稀疏学习
    5.1 l1 约束的*小二乘学习法
    5.2 l1 约束的*小二乘学习的求解方法
    5.3 通过稀疏学习进行特征选择
    5.4 lp约束的*小二乘学习法
    5.5 l1+l2 约束的*小二乘学习法
    第6章 鲁棒学习
    6.1 l1 损失*小化学习
    6.2 Huber损失*小化学习
    6.3 图基损失*小化学习
    6.4 l1 约束的Huber损失*小化学习
    第III部分 有监督分类
    第7章 基于*小二乘法的分类
    7.1 *小二乘分类
    7.2 0/1 损失和间隔
    7.3 多类别的情形
    第8章 支持向量机分类
    8.1 间隔*大化分类
    8.2 支持向量机分类器的求解方法
    8.3 稀疏性
    8.4 使用核映射的非线性模型
    8.5 使用Hinge损失*小化学习来解释
    8.6 使用Ramp损失的鲁棒学习
    第9章 集成分类
    9.1 剪枝分类
    9.2 Bagging学习法
    9.3 Boosting 学习法
    **0章 概率分类法
    10.1 Logistic回归
    10.2 *小二乘概率分类
    **1 章序列数据的分类
    11.1 序列数据的模型化
    11.2 条件随机场模型的学习
    11.3 利用条件随机场模型对标签序列进行预测
    第IV部分 无监督学习
    **2章 异常检测
    12.1 局部异常因子
    12.2 支持向量机异常检测
    12.3 基于密度比的异常检测
    **3章 无监督降维
    13.1 线性降维的原理
    13.2 主成分分析
    13.3 局部保持投影
    13.4 核函数主成分分析
    13.5 拉普拉斯特征映射
    **4章 聚类
    14.1 K均值聚类
    14.2 核K均值聚类
    14.3 谱聚类
    14.4 调整参数的自动选取
    第V部分 新兴机器学习算法
    **5章 在线学习
    15.1 被动攻击学习
    15.2 适应正则化学习
    **6章 半监督学习
    16.1 灵活应用输入数据的流形构造
    16.2 拉普拉斯正则化*小二乘学习的求解方法
    16.3 拉普拉斯正则化的解释
    **7章 监督降维
    17.1 与分类问题相对应的判别分析
    17.2 充分降维
    **8章 迁移学习
    18.1 协变量移位下的迁移学习
    18.2 类别平衡变化下的迁移学习
    **9章 多任务学习
    19.1 使用*小二乘回归的多任务学习
    19.2 使用*小二乘概率分类器的多任务学习
    19.3 多次维输出函数的学习
    第VI部分 结语
    第20章 总结与展望
    参考文献
  • 内容提要
  • 目录