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Java电子书：图解机器学习 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com8 n F2 N: Z: G i* U
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- u- c. {8 Z) p: X8 e编号：mudaima-P0333【Java吧 java8.com】& U, J/ m9 E$ r+ k; {, E
) c' t. ^/ X3 }1 t2 F. E
( w& Z! ~ t4 B/ r9 `( e, N+ M8 V% T+ S+ }
Java电子书目录：第I部分 绪 论: }1 B O+ R s. D5 l. a
% u) e1 P0 i' k0 q: U$ e2 H6 a/ ~
第 1章 什么是机器学习 2
" @; n" t6 g3 H" U1 m; H/ G z8 B) f+ h" E* _! T1 H5 w- U
1.1 学习的种类 2
8 ?7 `( W8 l8 X7 |4 F5 K8 N3 `# X2 n
$ l( F( }+ M. h. i* `6 M3 v7 d/ P1.2 机器学习任务的例子 42 A* q7 Q, ?* k8 u6 ~% S
) i. X& |8 b3 W) |8 F4 w
1.3 机器学习的方法 8, P9 @* I) p0 W0 |7 _
4 t8 g! ^6 W6 G* v! W. ]' f
第 2章 学习模型 12
1 x: D3 R# w; J! a; Q
1 |8 h8 d" Y9 D7 m! c5 G1 w, Q; W8 C" L2.1 线性模型 12
. x: C* B1 J: v
" S E/ V0 o2 L2.2 核模型 15
: l" E) z3 j5 a, d7 {# { U, _; X K0 Y3 Z3 B4 e6 W
2.3 层级模型 17" f: Q' S3 u7 g1 V( h
! q; P2 B. q3 g7 Z第II部分 有监督回归
6 B- P" C, x$ I! z, s% H1 E' U4 D/ p6 P( l& S: h
第3章 **小二乘学习法 22- M1 L6 j' R$ z1 Z. X7 B& C/ s
7 Z6 M! D D2 W" W3.1 **小二乘学习法 22
; i0 n0 b* {9 w
( w# H1 z1 D: {/ v3.2 **小二乘解的性质 25
$ }$ U8 Y5 G. l4 S3 r/ Z; x% F: j. F: R2 e3 f) n. N6 e
3.3 大规模数据的学习算法 27, R: V+ z" x, p; e
1 o+ }8 m! A2 m- I9 {( b7 }第4章带有约束条件的**小二乘法 31) K+ L) J V! h0 U/ S
/ q; v7 |3 t/ \6 D4 N4.1 部分空间约束的**小二乘学习法 31
2 g) h' Q! i; U
R/ m: m( j& E6 b$ F4.2 ｌ2 约束的**小二乘学习法 33
9 K( [- V6 R* c( m4 c5 \, f. m* P ?# d2 ]/ ~2 }; m
4.3 模型选择 37( I/ v# `, \9 _
4 E: y+ ?' C" b& [
第5章 稀疏学习 43" |7 I/ l0 P8 Q4 o
' k& Z) w- ^4 \7 I! _
5.1 ｌ1 约束的**小二乘学习法 43
- j0 t) f% o& s) G3 a* \; Q" L
, T0 O! X8 S6 z+ o, X; J' \5.2 ｌ1 约束的**小二乘学习的求解方法 45
& I1 B. Q: f# Y V, P
+ i% ]6 t1 T. z3 |# b2 h6 V7 g U$ L5.3 通过稀疏学习进行特征选择 50 P) `' X7 W! y: a' y- h
& }) |5 i2 L7 I7 u$ k' k5.4 ｌp约束的**小二乘学习法 51
5 [3 v) {" X+ {4 \5 |2 F2 c) D! Q/ b8 Y
5.5 ｌ1 ｌ2 约束的**小二乘学习法 52
+ ?$ j! h% G" ^# V# k. ]
$ _3 c( p1 t8 ?0 _8 a第6章 鲁棒学习 554 l6 N5 c3 f, I" {; L5 Y, R
$ o# q7 ]# k+ K# |( l# {; m% ]6.1 ｌ1 损失**小化学习 56" h1 L; ^+ ]! k% `* U
. l: a0 C. X6 m+ _1 w# R
6.2 Huber损失**小化学习 58
4 X0 k7 [( D. h
. D0 t1 }! B1 e J9 ^& a* I; ~, ^! h }6.3 图基损失**小化学习 63
4 J, V' g( m5 a; K( R; f I* k( z1 e% \6 X
6.4 ｌ1 约束的Huber损失**小化学习 65$ L" R. M5 z$ i+ E2 }$ R3 A8 k
% ]2 x- o6 N# c5 _. K. a9 l
第III部分 有监督分类
5 e# l/ W' o5 V4 V8 M, R. Q9 t: J9 l3 d5 O0 P& ]) D; D
第7章 基于**小二乘法的分类 70
3 ], Z1 o% E$ \# P8 n6 ?- `" n: m, l6 P5 k! h/ r
7.1 **小二乘分类 70
, ~- K. [; ^/ M1 n1 i3 @
) J8 u6 S9 O+ b5 o+ c/ N: U/ E, G7.2 0/1 损失和间隔 73
( ]* P4 Z4 Y# m7 M$ L. R' I1 Q h
% Y7 @- l6 J1 P) H7.3 多类别的情形 76
i# s8 p* n4 j' l0 d- r3 R. }
# w9 A6 H' j4 K3 J5 K, q第8章 支持向量机分类 80. v. F |9 a4 [
) G; V1 o& A C) c- D3 \: ~$ ]
8.1 间隔**大化分类 80, w* s5 m$ ]# z+ G
- L k6 `7 s; R2 B/ j) Q8.2 支持向量机分类器的求解方法 83( t* }& c' q% j# L0 B$ w4 D! a6 |
* M" Y, u' c. I4 w
8.3 稀疏性 86
! g5 t* z' H c; W" X# R T$ i: S- w" }# E0 \
8.4 使用核映射的非线性模型 88
3 N. n) T- N+ k: d# W- n+ S$ Y: [" \) H) I
8.5 使用Hinge损失**小化学习来解释 90
: Z7 j7 j9 _% O
) G4 f& o; J( Y6 X1 U5 P8.6 使用Ramp损失的鲁棒学习 93
" C9 Y" P* A: Y& h, b J
0 r, n9 U- I0 {第9章 集成分类 98
- }$ H: q2 M M- P0 L9 x; Y9 J6 o5 ?
9.1 剪枝分类 98
# r' b) \! c6 f- ?* p& {
+ t6 U3 T% v) U2 q& n9.2 Bagging学习法 101
: T9 s4 z" {: X! U1 Y
$ z0 U+ [% `' ]9 `3 r) n5 F9.3 Boosting 学习法 105
! W. X# l8 V+ m8 i/ [2 F
e4 _: p8 s* W& [第 10章 概率分类法 112
/ @. P# i( |, w u0 L! l7 V4 W- v) m/ G o( z# N# {* Y* @
10.1 Logistic回归 112
( h2 f. k/ U# ?' U% Y) q- b) x" j& P( t' N; x
10.2 **小二乘概率分类 116
( K3 C* g& x* e: a, r( F
8 x3 L; p* Q1 N' o4 V/ y+ U; t2 n' W第 11 章序列数据的分类 1213 B0 H! s' b7 G1 ^1 \5 n) S2 C* k
* O$ S+ E# y: _( u- o
11.1 序列数据的模型化 122
/ ~9 ~$ h! d# ^5 D, P l( y
& D0 k) Z' r% T* A" ^11.2 条件随机场模型的学习 125' K1 H3 T7 D- \2 o \4 V8 f9 |$ S
* N3 Y, f6 i4 D: @+ i$ S, ]8 T11.3 利用条件随机场模型对标签序列进行预测 128: i+ {3 H" j+ k4 A& }
$ `% b' u% O$ C' K) H第IV部分 无监督学习6 o0 M& {: h; k# ]* L A
* l) V& i8 e' o$ q& e第 12章 异常检测 132
2 s* l7 H4 k1 ~1 k5 U4 `8 r X: W& h+ k" g; A
12.1 局部异常因子 132
2 ^7 s$ G7 f1 X8 m" J
) n% M: ~3 E+ n3 v+ m' K$ q12.2 支持向量机异常检测 135
4 q0 \" C- c E4 q0 } F
, C% U2 O( F1 V$ _7 X12.3 基于密度比的异常检测 137" t/ C; M; V3 L$ z3 ?+ q9 j
6 X* B0 l1 l8 H; C* d第 13章 无监督降维 143
/ \& o5 B# ?' Y M2 V
0 L- k# u9 P$ f, K6 s' }1 R13.1 线性降维的原理 1444 k7 d2 A$ v# m
) O! g% S2 J8 g3 K2 h
13.2 主成分分析 1466 T6 `) @' K+ h" i4 I/ t1 t
~- t* ?' u3 u! W13.3 局部保持投影 1480 d! U+ ?+ @) G. x. k& E; u- l/ s
8 N( Z& `+ P/ }- C: x4 l# d! _13.4 核函数主成分分析 152
' V- L; O0 V- n! q7 U" K7 _! G v, W6 _8 I2 V" x
13.5 拉普拉斯特征映射 1556 l% r# `. I4 u
# Q7 N3 q9 i1 E: R4 O' Q6 K第 14章 聚类 1587 d- a a: |2 O9 L
0 ^% b6 s% c6 L. _# y- B
14.1 K均值聚类 158! ~+ F& `- O+ c0 [
v/ Y) G9 H E( `3 Q' Z+ a
14.2 核K均值聚类 160# ?6 o- Y- P5 G/ [
9 A# ` I0 l6 A. t, J
14.3 谱聚类 1619 s% j% f, [) k3 u
' J2 x! _9 j- X/ X" x14.4 调整参数的自动选取 163) R# M& y" X$ s1 e
s# ]/ I7 l A3 A4 k3 e第V部分 新兴机器学习算法: P+ i! g a6 J' c( g- K8 O4 E
: E/ D, v7 T8 }! G: Y; N0 w
第 15章 在线学习 170
9 G3 _/ m# n; V4 r, F M. z
! c. J. t" {$ M+ L) h: {4 }# j' {15.1 被动攻击学习 170$ Z, ]* G) h2 f; m
x, Q7 a! _# E, F
15.2 适应正则化学习 176: X. O0 x* K" ^+ E: t( r# @
& ? T6 }4 g8 l第 16章 半监督学习 181
& I( |1 {$ @4 H+ l4 c8 e1 P& v4 X. X! `. S0 E3 _' ^+ a# b
16.1 灵活应用输入数据的流形构造 182
+ K4 f5 \$ p" d! \2 _
& h+ ?4 s7 o- D- b5 [7 }1 u z/ E+ ?16.2 拉普拉斯正则化**小二乘学习的求解方法 183! {6 P$ L! ]' g3 Y/ x% E/ m" `6 l
v1 ^/ T" `/ Z# [" [16.3 拉普拉斯正则化的解释 186" v% @/ g- I7 \+ u" I- W
$ \9 D6 \# w5 h" n* ^+ `* b第 17章 监督降维 188
, U! N5 r2 r, x; e( p1 S1 _( n3 H# Y$ k5 B% k: l8 A' V/ ?( \& B
17.1 与分类问题相对应的判别分析 188) o& J% R( ]0 D3 j; f
3 @) Z% M; {- Q) H& x! G17.2 充分降维 195: M/ T n( I- E7 m4 G Y
4 Y$ W# ~! o5 t! t A! z2 ~/ M
第 18章 迁移学习 1977 C3 p% \, b( C6 O3 F$ S# [. h" F4 @
& ^7 a- m# V3 t* `! m18.1 协变量移位下的迁移学习 197& R1 |; |5 ]% {5 q4 ]; p
7 ]- \( r+ d. w t. z18.2 类别平衡变化下的迁移学习 204
/ g4 Q+ j/ B3 I7 P0 X$ f; G
# z; ~+ q4 V& R b8 z. w+ R第 19章 多任务学习 212: x0 I3 K" E! W) |4 b8 E2 j
2 _4 ]( \# m. w; d6 V* A% B7 H19.1 使用**小二乘回归的多任务学习 212
' m4 t% ^$ C. ?4 V$ f E8 g% d" c. ]% G5 h7 ~8 W
19.2 使用**小二乘概率分类器的多任务学习 215
; f2 x4 e/ K$ W4 R/ v7 \3 y: \( u6 b5 N" w5 E4 G
19.3 多次维输出函数的学习 216
( y3 @1 j$ Y6 w6 j4 \( {java8.com
# a4 O* o' G! y' o- p& G第VI部分 结 语: L3 J; ^4 h4 @% w/ G) a N& Y
+ Y" J3 b+ d. e* a
第 20章 总结与展望 222! C) w# {0 }" T) [; F% E
! p" t w$ C! G4 i% ^- S% h参考文献 225
7 j+ ~3 ^: z9 j& @5 V4 k百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：
8 g9 t; M* W* O. p8 F2 ]. T |
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2023-09-01
