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Java电子书：白话机器学习的数学 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com6 `- a( E; \8 i% T5 }
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- x J# ?7 y. n/ E, z% S编号：mudaima-P0275【Java吧 java8.com】
( B$ V, z/ h5 _9 C! [9 d- {6 i' ^( G; W! X3 U" |5 ]- w
% O5 n* H7 P2 A
+ y7 Q0 w* `; o' X4 FJava电子书目录：第 1章 开始二人之旅 1; z1 X# C* e4 S! I: ~( U
1．1 对机器学习的兴趣 2' L& ~* C" v$ c n# [! U) Z
1．2 机器学习的重要性 4
% Q7 Z2 s4 Y5 H$ R2 V/ c1．3 机器学习的算法 7, y9 B; n! C& @( n0 U
1．4 数学与编程 12
7 {6 a/ s& W4 @. t. e第 2章 学习回归——基于广告费预测点击量 15
7 @ m/ |: h5 g+ ?" v4 y2．1 设置问题 16
6 j5 j; {3 S. I0 P8 a2．2 定义模型 193 }3 z; D$ A, p: {: n
2．3 最小二乘法 22
# u3 Z7 l: f" ?9 W" G2 k2 j2．4 多项式回归 41
2 k3 X& d- P% G5 |0 i5 O+ ?2．5 多重回归 456 K8 @9 V0 v" S2 V3 P. m
2．6 随机梯度下降法 52
3 K) _6 m. p6 V3 }9 \第3章 学习分类——基于图像大小进行分类 59# G- b% w3 t$ g% c' {! @- c
3．1 设置问题 60
% `1 Y r8 k) C, q$ E& J3．2 内积 64
* k! p. f) m& ], N4 a4 k3 h ]' M6 {; r3．3 感知机 69* D! E8 \8 d& l" x
3．3．1 训练数据的准备 718 z# V, {. f8 M8 i8 w# t3 c
3．3．2 权重向量的更新表达式 74
5 |) r7 m W" i* u9 }% t2 L3．4 线性可分 80
2 a' h6 u9 p. V+ c& w6 T& a q3．5 逻辑回归 82' C5 w6 d7 G+ Z. v9 |
3．5．1 sigmoid函数 83) f) r1 O$ u* g$ m
3．5．2 决策边界 86
, G1 {' t7 S7 Z0 Y2 _" y3．6 似然函数 91
: m4 Y2 M+ z8 _9 `3．7 对数似然函数 963 \4 g6 O5 u5 }. q( L7 m
3．8 线性不可分 1041 h p! G, m6 B1 j1 {
第4章 评估——评估已建立的模型 1096 O( V0 r: l5 Q( U8 V4 v
4．1 模型评估 110" l- L9 S6 o5 v# }) y
4．2 交叉验证 112 w8 }/ N+ Z6 C& N* q$ U
4．2．1 回归问题的验证 112$ E7 n5 x6 {3 L" S) _
4．2．2 分类问题的验证 1170 Q- ^( Y, ^4 G
4．2．3 精确率和召回率 121/ [6 j9 L( n9 c0 Z+ A+ Z! C: }
4．2．4 F值 1257 {2 | h9 j. t9 W+ G% m
4．3 正则化 130! {( ^7 M( U+ G
4．3．1 过拟合 130
- L8 e6 j* T: |% X* N9 g5 o4．3．2 正则化的方法 131
3 i. i- x# _) B: m7 S( z. }4．3．3 正则化的效果 132) F& `* d& P% x, u2 F5 r3 M
4．3．4 分类的正则化 139! ~# L1 [+ c \ a+ ^
4．3．5 包含正则化项的表达式的微分 140
0 T" T! \! f- e2 {% K) Z# _4．4 学习曲线 144
0 y o3 y8 ?3 F x+ @2 n5 _- p2 S4．4．1 欠拟合 144
, Y H2 f+ |) x# S$ E& ]4．4．2 区分过拟合与欠拟合 146$ [1 Q5 _' {' m) _
第5章 实现——使用Python编程 153+ e: y4 d2 I3 ^7 t" o& Q
5．1 使用Python实现 154
; j* w+ P+ R9 E8 N% |9 k5．2 回归 1552 d# u- L0 J4 k$ ~
5．2．1 确认训练数据 155# _( R3 z( d0 L! Y! o+ q1 ]
5．2．2 作为一次函数实现 158
1 `, `- g) h6 Z( h' F9 n5．2．3 验证 164
* g$ Z6 D9 h* r$ s7 ?( Y' G& p5．2．4 多项式回归的实现 168
I" B; U& B3 U% n5．2．5 随机梯度下降法的实现 176( ^( M, B# M! \: q
5．3 分类——感知机 179
$ l' [$ l3 d* }0 _; [5．3．1 确认训练数据 179
2 O# ~% |1 Z( S( @; O% l0 v' Z' b5．3．2 感知机的实现 1825 ]+ T3 D1 X. e. h% u9 P
5．3．3 验证 185. F, D9 B J. H4 n8 u3 p
5．4 分类——逻辑回归 1881 a, c. ?* u5 R, |/ d7 [) f
5．4．1 确认训练数据 188
+ Y- r, l; ]( C5．4．2 逻辑回归的实现 189' P- F6 ]% D: K* c r( v
5．4．3 验证 194
8 V, w: q8 o0 k; _; b5．4．4 线性不可分分类的实现 197 i3 _! K$ t# F, C
5．4．5 随机梯度下降法的实现 204
V& X1 Y" E4 D; x" z. ~9 c5．5 正则化 2060 M9 j5 r' B, h' l: w0 Q( Z
5．5．1 确认训练数据 2066 h% I5 o* W1 X7 z/ [3 F8 ^" u
5．5．2 不应用正则化的实现 2106 v" O9 Y' o0 g( b; t. G
5．5．3 应用了正则化的实现 212
3 _ O" R1 @0 L7 E& `5．6 后话 215" c6 H* H0 \- }6 u
附录7 L2 I @# r9 O/ X/ [: i; b1 {
A．1 求和符号、求积符号 218
% `/ ~; R1 m: w5 T( IA．2 微分 220
) R1 s( K7 z9 R' I" |( eA．3 偏微分 224
0 l5 E( b7 s9 B7 L" f+ N) p$ iA．4 复合函数 227
% W; J3 q6 r" f' lA．5 向量和矩阵 229
& } o% k' V+ RA．6 几何向量 233
; ^6 A+ y, ~. O. F9 @A．7 指数与对数 237- N3 ?. ^; m# W! z: v3 c& Y$ E- [: c* [
A．8 Python环境搭建 241; ?3 u i8 t* z
A．9 Python基础知识 2441 I% p4 `) k/ A
A．10 NumPy基础知识 254
% }( g9 D6 q* l
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2023-09-01
