|
|
Java电子书：图解机器学习 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com. |; L0 B4 e/ ^1 L" {1 x6 X
0 \$ R. u3 {3 t$ U
E, a1 m5 b% F! L B编号：mudaima-P0333【Java吧 java8.com】
2 w! z- [$ U) K$ z; q
1 c/ b0 G. E$ l5 {, ^$ Z1 }/ [' f" P* _: v4 ?$ I5 e" g2 `
: i w" z! i! v: I, k" N- [ [
Java电子书目录：第I部分 绪 论
$ }; U" P+ z b; n& r; k1 e/ K- x9 u+ D0 q9 J: ^
第 1章 什么是机器学习 2* d6 W5 F5 ]2 r# h* |
( S9 E7 {6 E6 n, f0 @6 u1.1 学习的种类 2
( w Y8 R9 B7 Q8 X, w: c* r1 d5 c) c
1.2 机器学习任务的例子 4
% \6 @8 h; C) T8 P5 l/ @# k" |1 R3 C4 @' [1 p
1.3 机器学习的方法 8
, M6 {/ O8 E8 ^; ^8 L& T" T. `- w4 D! R L- _
第 2章 学习模型 12
1 n4 `+ `0 `3 F( s0 H" f4 t2 ~6 x s6 D9 s1 A
2.1 线性模型 12
9 z8 Z- v/ y0 J \! d# Y7 ^6 d5 y- s0 p/ k' E9 h2 C% C0 q
2.2 核模型 15
$ k r% B P& W+ M, c8 r" T% R3 z z/ M; e/ j$ P% A: y
2.3 层级模型 17
5 t1 E% v. r4 E) W K
* X- n2 J* i0 p3 ~, a2 O4 P& ^第II部分 有监督回归
$ m( |) F6 s# G# G4 I3 ^! b, j; E* }1 j; k# }4 ~
第3章 **小二乘学习法 223 U: ?5 p: ]* Z; x- }6 z( I
1 ?2 t! r5 Z; D7 |% W2 N6 C
3.1 **小二乘学习法 22& G Y6 v) Z$ x# ]/ f- [; H, G
% Q# M5 Y% ~- X/ k3 E5 O/ t3.2 **小二乘解的性质 25( q1 }2 b; i0 v/ R
, _4 i* k$ }0 R3 x1 M1 @" M% I* ^3.3 大规模数据的学习算法 27 E$ {+ H' U, U4 P- X3 j6 ^% m
/ c4 u' Z3 w! Q6 ~, `; C9 \
第4章带有约束条件的**小二乘法 31
9 t* q3 Y, J: [% D5 w+ E
$ s8 t" c& J3 p C! u" L( I4.1 部分空间约束的**小二乘学习法 31
6 a" [% O% K2 d7 k5 _" O- Y# W' p% w1 b; j0 v: c9 X
4.2 ｌ2 约束的**小二乘学习法 33
6 G* K3 n1 w. G' x5 b
$ ^% A# Z( ]- \2 b& w4.3 模型选择 375 E% H) W$ d2 T, ~) ?
3 b3 K0 Z e* X; Z; g1 Y9 W( j' n4 T
第5章 稀疏学习 430 t4 k9 e, s! ?. |# u
; {$ O% ~" S9 C6 q5.1 ｌ1 约束的**小二乘学习法 439 a3 f+ K' Z1 o) R. q
* }3 v: O/ x* d
5.2 ｌ1 约束的**小二乘学习的求解方法 45, X A; F& X! k$ z
9 D& n8 C2 H/ g% I8 {5.3 通过稀疏学习进行特征选择 500 \, ]+ m6 b" }/ B
1 v' s& ?' V n
5.4 ｌp约束的**小二乘学习法 51
. p- Q( Y% O8 x/ w5 g
9 q4 L2 f7 B7 `. G4 T, p9 s/ c5.5 ｌ1 ｌ2 约束的**小二乘学习法 52
) R B# }" `; A) _7 Y0 \% d( I* e( E' `6 o% C
第6章 鲁棒学习 55$ l# M( S5 g# e' e6 r) C
3 x0 s& K# l, O3 [# e6 H6.1 ｌ1 损失**小化学习 56
4 O% i5 K5 L2 D7 h4 v- Q
5 H/ ?3 l6 H( @: V- z' Z6.2 Huber损失**小化学习 58
5 s% h1 b: ]' w" v r% s! V. q0 C6 ]3 u
6.3 图基损失**小化学习 63
% |5 {+ h: v3 [8 v s7 Z& G9 G% H, O+ ^$ S, O8 C1 f
6.4 ｌ1 约束的Huber损失**小化学习 650 X. H/ H) N8 v4 I$ X
1 O1 d" n: f; Q5 H M5 N/ _第III部分 有监督分类8 m1 u/ [0 ~( q% T- l4 ^, U; i" t
u* y) d: y2 G# o# x9 q2 X5 [/ w
第7章 基于**小二乘法的分类 70; y$ }. `5 Q9 ]3 v( E, C9 J7 p2 L
3 _* u; {; [0 M/ C G: p7.1 **小二乘分类 70( d. ~' x7 E3 w
( L% h' q k6 Z
7.2 0/1 损失和间隔 73
4 T" a. ]8 K- o: t* W6 r# Q1 @& j q/ b/ y9 N
7.3 多类别的情形 765 e' m# \* m0 P6 g z
" H8 K% O9 e. v( p) f( M
第8章 支持向量机分类 80* B0 z. r( n1 E! e4 u3 c
1 C1 N( R) ^2 z2 p' y5 `- K8.1 间隔**大化分类 80 o) q, V! Y1 Z, L H
8 z6 {! {- r2 A" N x8.2 支持向量机分类器的求解方法 832 x& V X4 \; l0 `% E
, w2 \) I3 ]: h7 ~* y5 H5 m8.3 稀疏性 86$ E5 j$ l( C( g+ q
$ }/ f" p: u$ C; p0 _8.4 使用核映射的非线性模型 88+ m1 v$ P& @+ ]/ t& Q
- G* [- v1 ?3 F& ?
8.5 使用Hinge损失**小化学习来解释 90
( B: M2 B1 e. D0 G6 }1 K9 b& Z ]* `- v* } _
8.6 使用Ramp损失的鲁棒学习 93
9 ?" L+ O% I! B5 ^. w% y3 B6 P4 z5 f! M( {5 a& ]
第9章 集成分类 98
' U. [2 {5 u3 u/ }3 L
$ F; @# a0 V+ n+ Y" m9.1 剪枝分类 98
% ^/ k5 O; X. }( a! _+ R" a7 w1 i3 E- u0 | ^5 a
9.2 Bagging学习法 101' n5 Y% m* d' G& v( J* j7 v
8 {& V) D- S) o" |& P# C
9.3 Boosting 学习法 105
2 g, ~- K* w! T7 q" I% E n6 H- s3 e% C
第 10章 概率分类法 112
! f* G9 A" M( D& w8 E
3 H9 |9 E; Q1 H7 ^0 t10.1 Logistic回归 1128 r+ m" Z6 z- {3 O1 a
$ i: M+ r$ E0 L10.2 **小二乘概率分类 116
6 S7 e$ X3 H$ P0 N1 V: ~" U: ?- W& a) m' c& `, k
第 11 章序列数据的分类 121: Z( z9 J- O4 r' p5 m
1 u6 M, `9 K/ A& S: P11.1 序列数据的模型化 122
* w7 K5 o$ R9 H2 g5 x1 [8 x
6 A$ V% p3 O" F: a+ x11.2 条件随机场模型的学习 125, D2 A- ?, N( M* t* \. h
( u2 X6 _4 [0 Z) S11.3 利用条件随机场模型对标签序列进行预测 128
$ a4 k; J4 y% ?. X& @4 E' q) ?) [) q* r* ~
第IV部分 无监督学习( W# K8 ^2 N* ?; e
. \7 ?, U" b8 m6 u, U
第 12章 异常检测 132
. P/ b2 u3 l. Q3 s7 q4 N5 J& b& B. l8 X2 j2 m! ]. ]. f
12.1 局部异常因子 132
2 i- d( T: F$ ^) a5 I% d& ?1 X( Q1 S1 E" r; z/ t/ s
12.2 支持向量机异常检测 135- R0 h7 G5 q' G, M# U. _) m
; K3 L3 k, I6 t3 I3 r
12.3 基于密度比的异常检测 137) s% v1 }, W& w+ {
0 x+ O3 r0 Q! }* j0 u9 n
第 13章 无监督降维 143
~' h" W: D0 ?6 X z2 c7 q: a
3 g$ f6 W1 `, h13.1 线性降维的原理 1447 @ W6 Q$ C1 u0 m8 m# u x
" |$ h) T6 |) x+ F2 y) b" {
13.2 主成分分析 146
# K8 P$ O0 O, M% X6 P
* w+ K- w' Z n: Z' Z& @( A13.3 局部保持投影 148) W; \ E8 `: I$ v: e
( t, h+ t) J% t2 Y4 C9 [1 B
13.4 核函数主成分分析 152
0 t! [% \8 O" g. ]
/ f" J) |% m" P; M7 S13.5 拉普拉斯特征映射 155
8 Y3 s: P5 L" @0 X0 M" P1 b% N3 |
' [* s- ~; C. L& X3 X第 14章 聚类 158+ e# S ~6 I) n4 K3 K' u
8 J1 z) g3 _7 d' n' h14.1 K均值聚类 158
4 y, S0 q. [( r2 i4 B: B" j
# c- n" L9 A' |3 n! E14.2 核K均值聚类 1607 r4 o; n) c1 Z& e4 u3 `
; v5 P- m6 r- S, }1 w
14.3 谱聚类 161
% I/ i0 B: B$ P8 b7 F# Q% P' b
; }, g4 @: U, ~$ e% ~) N: r' V14.4 调整参数的自动选取 163
1 x5 F5 E, c9 c8 ^ F! ^% c6 |0 F
7 k1 T8 R; G- d: C4 z第V部分 新兴机器学习算法& \ `+ V% c( Z+ A& Q
/ F: j9 I1 f3 \9 N0 p- o第 15章 在线学习 170
& G1 g9 q+ S: w# j3 O# f8 L: _; c# J4 U' b
15.1 被动攻击学习 170* x1 s" s. o/ v& {4 V4 `
9 a6 ]: q$ O9 |/ Y+ D15.2 适应正则化学习 176
/ G( ~& h9 R0 I6 |6 ?6 {, l) X" R2 Z
第 16章 半监督学习 181% ?3 I0 t$ U1 O, d! V- }
0 }0 f) A3 ~- P* }- G. ~- v8 p
16.1 灵活应用输入数据的流形构造 182
- q: z' I I, L3 o( z( X( ], O+ Z* n& [) i0 T
16.2 拉普拉斯正则化**小二乘学习的求解方法 1836 w" I, ?* I( L: T2 c' g7 f
1 H& m9 K& f. n3 |+ g: R16.3 拉普拉斯正则化的解释 186# U! u$ a: c1 ~2 v2 E
( n2 {( ~; f" [4 y
第 17章 监督降维 1885 J+ m& G& M, B. U( z4 j
W2 ]* a! X+ g7 d. b* ~% W
17.1 与分类问题相对应的判别分析 1889 M1 u1 d- B& B1 l3 y f4 V
' Z/ z. L" K8 {7 M- o! L17.2 充分降维 195
# q+ Q, q2 K: N7 S; i, @
2 n. q: Q- y% N4 K5 L- c2 I7 _第 18章 迁移学习 197
5 m( G9 d/ p: M9 v, Z: m1 e; ^( K4 e5 D% k4 \
18.1 协变量移位下的迁移学习 197
7 |' p0 D* `) u4 f+ R- q, ^2 c: J7 t- a- b& u4 [) \
18.2 类别平衡变化下的迁移学习 204# ^2 Q' W4 F9 T" v, V- `8 f
- x6 n/ P; ], @8 F& j8 r& M) w- ^5 B9 i
第 19章 多任务学习 212% ]/ W+ c9 _# l* f1 E- ]+ r- H
1 u: ]: t+ v) s2 X7 d! O
19.1 使用**小二乘回归的多任务学习 212
9 {- e3 I: b! |& n+ z+ K
0 n. E/ }3 \/ A9 b5 D' t0 q1 g19.2 使用**小二乘概率分类器的多任务学习 215
# t! W" T, p/ h( L5 i
8 ]) _- H" n2 X3 p' r7 g19.3 多次维输出函数的学习 216
I7 v/ c1 J+ R( [5 X: fjava8.com
% L3 J% S* u/ m+ h- h# B4 C c第VI部分 结 语, b- u/ x# c; \0 {+ Q2 N) d' d
( m9 i3 a! t, C/ M) Q; i g4 M
第 20章 总结与展望 222) x6 c+ y3 F W1 W2 V. B/ M
$ f- I B5 [# U: g% b, T( @参考文献 225
" [1 ^- }# R& P: {% N百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：5 q+ u& c# [1 e5 z8 ?- d# s
|
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？立即注册
x
|
电子书
2218 人阅读
|
22 人回复
|
2023-09-01
