细说机器学习 从理论到实践
作 者 :凌峰编著
出版发行 : 北京:清华大学出版社 , 2023.05
ISBN号 :978-7-302-62876-7
页 数 : 467
原书定价 : 119.00
开本 : 16开
主题词 : 机器学习
中图法分类号 : TP181 ( 工业技术->自动化技术、计算机技术->自动化基础理论->人工智能理论 )
内容提要:
本书从数学知识入手,详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架,并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇:第一篇为基础知识,包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理,并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用,涵盖机器学习最重要与高频使用的模型,包括K-Means聚类、K最近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理,还提供大量注释详尽的代码示例,使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用,包括集成学习、深度学习框架TensorFlow与PyTorch入门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级,带领读者跨过机器学习的门槛,进行真实项目的实践与部署。本书内容丰富、系统且实用,大量相关代码示例贴近实战,能够为读者学习机器学习打下扎实的基础,并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习入门者、大学生、人工智能从业者,以及各行业技术人员和科研人员使用,也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。
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