机器学习入门:基于数学原理的Python实战/戴璞微,潘斌著
标准编号:9787301308974   
主要著者:戴璞微  dai pu wei   潘斌  Pan Bin   
出版信息:       
载体形态:280页 :  ; 26cm
价格描述:69.00
主题词:机器学习  
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内容摘要

机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交学科。机器学习的基础就是数学,这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛,本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导;并利用Python? 3对各种机器学习算法进行复现,还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础;线性回归、局部加权线性回归两种回归算法;Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法;模型评估与优化;K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法——主成分分析。
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312 __ ■a封面题英文题名:Machine learning
314 __ ■a戴琐微,中国民航大学硕士,CSDN博客专家,曾获得全国大学生数学竞赛国家一等奖、北美数学建模二等奖,参与国家自然科学基金项目1项。对计算机视觉、机器学习和深度学习有深入研究。潘斌,浙江大学应用数学系博士 ,现任辽宁石油化工大学理学院副院长,2018年入选辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才,2016年主持国家自然科学基金青年基金项目1项;2015年主持辽宁省自然科学基金项目1项;2016年主持浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题2项。
330 __ ■a机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交学科。机器学习的基础就是数学,这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛,本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导;并利用Python? 3对各种机器学习算法进行复现,还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础;线性回归、局部加权线性回归两种回归算法;Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法;模型评估与优化;K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法——主成分分析。
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