图解机器学习 PDF 电子书

菊风

Java电子书：图解机器学习 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com

- }& Z. ^1 k4 r- B: e" p" @* n
编号：mudaima-P0333【Java吧 java8.com】
) Q4 V* s, B7 x. F9 e+ p8 v
4 n- p  L+ U. A

) k6 R1 d2 A# {Java电子书目录：第I部分　绪　论

. m# m/ Y) |0 {2 L( D/ w第 1章　什么是机器学习 2

1.1　学习的种类　　2

, C) u1 \- E9 c) Q% {1.2　机器学习任务的例子　　4
( J7 h! n- F5 j* R
; Y7 o2 D6 ?" k( J# k1.3　机器学习的方法　　8
: V1 i& `4 r- [, n' R* p
第 2章　学习模型 12

3 q. A- @( f$ J2.1　线性模型　　12

3 y. i9 M. A( a( x! t% u2.2　核模型　　15

2.3　层级模型　　17

第II部分　有监督回归
* y3 w0 e9 ]! F: D$ q5 d
  [8 f, s+ k  j: }& U9 H第3章　**小二乘学习法 22
) a! g! R# ?) V+ @% d: V
3 R& }; i. }6 @: X5 V6 @3.1　**小二乘学习法　　22
! |$ O' P2 R3 D* F7 A
- @7 s9 c( N$ ~# l. i6 S0 K% s3.2　**小二乘解的性质　　25

& q1 D! P3 T7 @1 r6 X( C- q1 v4 u( X3.3　大规模数据的学习算法　　27

第4章带有约束条件的**小二乘法 31
  s- _7 t+ n- O0 u, G0 B
4.1　部分空间约束的**小二乘学习法　　31

$ n/ B* ]9 H+ l. A; i4.2　ｌ2 约束的**小二乘学习法　　33
5 [' w) c1 P; [2 B
; c# @$ H/ c; @$ L; Q6 R6 k8 {4.3　模型选择　　37
% q( ~: q: |* s& l! H% X2 L! r' z  ?! Y
第5章　稀疏学习 43
5 }1 h( a  P0 r8 X
& B2 M. f7 c, n  t* n, _5.1　ｌ1 约束的**小二乘学习法　　43
& M& D+ S) K: _5 ^( k0 R
5.2　ｌ1 约束的**小二乘学习的求解方法　　45
4 |- p( ~. L* ]7 I( D" F
- L  o" \+ X; N- s5.3　通过稀疏学习进行特征选择　　50
4 Y5 j! @: f& }( C: k
, O! m* v- ^! Z6 Y  g' P$ k* p; z5.4　ｌp约束的**小二乘学习法　　51

5 R+ q9 S% q" Q! y) {0 L# V5.5　ｌ1 ｌ2 约束的**小二乘学习法　　52
% a0 t# ~4 {6 m- V+ `" v. Z& `
* h3 [: k& h. {' V, E7 v7 p第6章　鲁棒学习 55

6.1　ｌ1 损失**小化学习　　56
' }- o. l3 R+ {# f) S& D% l
2 l( n* N- ^# q( ?3 d$ h' Z. w6.2　Huber损失**小化学习　　58

! ^1 P7 |1 b0 H: }' l8 c6.3　图基损失**小化学习　　63
- k& ?9 b" i7 \% K. @" |$ \
6.4　ｌ1 约束的Huber损失**小化学习　　65

第III部分　有监督分类
4 z2 `' @) n- e1 J1 u/ b+ Z+ k. \/ j
7 h8 @% T0 c: Y5 d$ Z1 l第7章　基于**小二乘法的分类 70
- v1 o2 T3 n1 H4 Y7 t3 I4 F% P
2 r1 D. W7 ?: J& ^; B+ _7.1　**小二乘分类　　70
5 t. v$ W  Q, Z, v* |& e! _
0 z- Q. S4 v/ n0 B7.2　0/1 损失和间隔　　73
# p* P2 d- B( g1 M0 m* G3 Z
7.3　多类别的情形　　76
# n# j9 U7 c9 Q4 Q
0 u4 m7 [) r# e3 S( q2 N5 @- K' K- r第8章　支持向量机分类 80

" E7 t& K- W, I' |/ ^8.1　间隔**大化分类　　80

6 n, G: _; T; F8.2　支持向量机分类器的求解方法　　83

8.3　稀疏性　　86
6 i3 n+ n1 _0 M7 x# d7 F, ^3 v* V0 y
" E1 O1 r8 k  G' q8.4　使用核映射的非线性模型　　88

1 h% n& W! B4 v' p: Z8.5　使用Hinge损失**小化学习来解释　　90

8.6　使用Ramp损失的鲁棒学习　　93

+ N$ i% C, q) w$ u第9章　集成分类 98
; u: ]. _+ L; C$ ?* ^" {$ g
9.1　剪枝分类　　98
4 E. H) D4 b5 S! o& |) O, v$ o" `
: @) d5 H8 ~  I5 l$ Q3 j9.2　Bagging学习法　　101
0 S  A( ?- z$ _
9.3　Boosting 学习法　　105
  T* D$ t# f% E3 Y6 V8 e
第 10章　概率分类法 112

+ ]  h7 x: l# V- g2 z. K10.1　Logistic回归　　112
* N  s6 @- I9 ], k) y
10.2　**小二乘概率分类　　116
9 a- r/ B# \6 v2 H' u
- Y7 ?5 j8 ]3 D% P& T第 11 章序列数据的分类 121
+ u3 A  P0 y9 V9 p2 T0 I! l  H
11.1　序列数据的模型化　　122
# q' s7 e6 H# P
11.2　条件随机场模型的学习　　125

" J6 L& P# J( k; c! ]' _- U11.3　利用条件随机场模型对标签序列进行预测　　128
; W9 {' Z: H. t
第IV部分　无监督学习
1 E0 }2 q% }  C" \1 p
第 12章　异常检测 132

12.1　局部异常因子　　132
, v, }' {0 H& @/ M: v- k( n
12.2　支持向量机异常检测　　135
; m* o/ \( T. i" ]6 q7 W
' L6 u& s9 g2 l- S* I12.3　基于密度比的异常检测　　137

. H+ E9 L3 P( o) j$ o# Z; q2 f第 13章　无监督降维 143

13.1　线性降维的原理　　144

13.2　主成分分析　　146
6 j4 b7 N; F" C$ g$ t4 j) v
* ~- J$ {8 q* R) p- t3 T13.3　局部保持投影　　148
2 X3 J7 H8 Q, r6 H; r
13.4　核函数主成分分析　　152
- E: `5 m' h3 S! U/ T
; s8 ^' D. ^+ u5 [' A; P1 Y3 r/ U13.5　拉普拉斯特征映射　　155

第 14章　聚类 158
6 [2 y) D$ x2 @! H& S
14.1　K均值聚类　　158
: j2 I8 @( D, B* ]# M/ F
14.2　核K均值聚类　　160
  d; w3 i, q, }
14.3　谱聚类　　161
/ J  T6 O: R% X7 g) H; h
# d& H( g5 D2 y1 o14.4　调整参数的自动选取　　163
, k3 f4 F/ w( ^0 o" Q- W7 G
! Y+ g0 t+ h0 N. m$ ?9 Y1 r9 E- k第V部分　新兴机器学习算法
6 J  N( F% K8 h% Y0 ~
第 15章　在线学习 170

1 B" c% s; k* d3 i6 Z  q15.1　被动攻击学习　　170

! j5 `  `; I3 m( U7 ?, {; O% _15.2　适应正则化学习　　176

第 16章　半监督学习 181
9 Q: ^7 w1 M6 S3 m% O. R+ k
2 K  F1 c4 ]# J* Z2 D' i. y2 w16.1　灵活应用输入数据的流形构造　　182

6 q2 y# g- ^+ n' X0 v; z16.2　拉普拉斯正则化**小二乘学习的求解方法　　183

# Z, e2 y0 t7 |# |( f/ P( ?16.3　拉普拉斯正则化的解释　　186

- W; R$ H8 C( M" D/ I* i3 b第 17章　监督降维 188
6 M3 M8 R0 q) e* C( @3 a2 K( F$ A
17.1　与分类问题相对应的判别分析　　188
6 w" D2 K# Q+ ~0 I% V
. }& F2 Z: l' Z5 K: O' K17.2　充分降维　　195
" i: V# S+ }$ Q7 `$ t+ m* |, f
  M; x" T' G9 `) ?第 18章　迁移学习 197
7 f: M$ T2 h: H5 T4 i
18.1　协变量移位下的迁移学习　　197

! Q5 M4 l( V7 g; S  r18.2　类别平衡变化下的迁移学习　　204

: S+ s( T. k) `5 M. C$ m第 19章　多任务学习 212

19.1　使用**小二乘回归的多任务学习　　212

19.2　使用**小二乘概率分类器的多任务学习　　215
/ G0 a: C9 f2 j+ u
) q  }  P) a  r6 B- L4 L19.3　多次维输出函数的学习　　216
java8.com
( o) ]' _" Y0 C7 V& E! I6 Y第VI部分　结 语

3 R4 h+ Z% f: X9 \第 20章　总结与展望 222

参考文献　　225
: B8 E$ b( N7 U# J百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

* [5 W5 A/ a8 U5 `

陈荔儿

java吧 真给力

腾狗是我孙

白漂来了

oldhuang

java8真给力

阿湘

不错，好资源

传奇人生

真的无套路，大赞

秋天的江

真的免费下载 难得

顾辰

路过，收下了，不错的论坛

繁繁繁繁花

不错不错，下载到了

伊甸有约

白漂来了