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机器学习与优化PDF完好版

版别

  • 软件巨细:22.2M
  • 软件言语:中文
  • 软件类型:国产软件/程序开发
  • 软件授权:免费软件
  • 更新时刻:2019-06-17 09:04
  • 软件等级:4星
  • 运用渠道:WinXP, Win7, Win8, Win10
  • 软件官网:

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小编为您引荐: 机器学习与优化 机器学习 开发教程

机器学习与优化PDF完好版是专门为机器学习范畴的初学者供给的教导书本,在这儿你能够通过这本电子书,从本源学习,这儿还有教你学习的办法,以及机器运行原理,更多的实战事例剖析,欢迎有需求的用户来宝马会网址下载!

关于机器学习与优化

本书是机器学习实战范畴的一本佳作,从机器学习的基本概念讲起,旨在将初学者引进机器学习的大门,并走上实践的路途。本书通过解说机器学习中的监督学习和无监督学习,并结合特征挑选和排序、聚类办法、文本和网页发掘等热点问题,证明了“优化是力量之源”这一观念,为机器学习在企业中的运用供给了切实可行的操作主张。

正在学习机器学习中的优化处理,感觉《机器学习与优化》写得仍是比较通俗易懂的,第七章特征挑选我需求,特征提取:相联络数,相关比,熵和互信息。。更高档的应该是文本发掘的特征提取,比方LDA提取文本类似度或许自己给予问题需求构建特征变量。。。通过解说机器学习中的监督学习和无监督学习,并结合特征挑选和排序、聚类办法、文本和网页发掘等热点问题,证明了“优化是力量之源”这一观念,为机器学习在企业中的运用供给了切实可行的操作主张。

本书作者以及读者群发布的数据、辅导阐明和教育短片都能够在本书网站上找到:https://intelligent-optimization.org/LIONbook/ 

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本书特征

如今是人工智能高歌猛进的年代,机器学习的开展也如火如荼。但是,杂乱的数学公式和难解的专业术语简单令刚触摸这一范畴的学习者望而生畏。有没有这样一本机器学习的书,能摒弃杂乱的公式推导,带领读者通过实践来把握机器学习的办法?

《机器学习与优化》正是这样一本书!它的写作脱胎于意大利特伦托大学机器学习与智能优化实验室(LION lab)的研讨项目,言语轻松诙谐,内容图文并茂,涵盖了机器学习中或许遇到的各方面常识。更重要的是,书中特别介绍了两个机器学习的运用,即信息检索和协同引荐,让读者在了解信息结构的一起,还能运用信息来猜测相关的引荐项。

本书内容关键

运用精选——本和网页发掘,电影的协同引荐体系

监督学习——线性模型、决议计划森林、神经网络、深度和卷积网络、支撑向量机等

无监督模型和聚类——K均值、自底而上聚类、自安排映射、谱图制作、半监督学习等

优化是力量之源——主动改善的部分办法、部分查找和反应查找优化、协作反应查找优化、多目标反应查找优化等

机器学习与优化pdf目录

第1章 导言 1

1.1 学习与智能优化:燎原之火 1

1.2 寻觅黄金和寻觅伴侣 3

1.3 需求的仅仅数据 5

1.4 逾越传统的商业智能 5

1.5 LION办法的施行 6

1.6 “着手”的办法 6

第2章 懒散学习:最近邻办法 9

第3章 学习需求办法 14

3.1 从已符号的事例中学习:最小化和泛化 16

3.2 学习、验证、测验 18

3.3 不同类型的差错 21

榜首部分 监督学习

第4章 线性模型 26

4.1 线性回归 27

4.2 处理非线性函数联络的技巧 28

4.3 用于分类的线性模型 29

4.4 大脑是怎么作业的 30

4.5 线性模型为何遍及,为何成功 31

4.6 最小化平方差错和 32

4.7 数值不稳定性和岭回归 34

第5章 广义线性最小二乘法 37

5.1 拟合的好坏和卡方散布 38

5.2 最小二乘法与最大似然估量 42

5.2.1 假定查验 42

5.2.2 穿插验证 44

5.3 置信度的自助法 44

第6章 规矩、决议计划树和森林 50

6.1 结构决议计划树 52

6.2 民主与决议计划森林 56

第7章 特征排序及挑选 59

7.1 特征挑选:情境 60

7.2 相联络数 62

7.3 相关比 63

7.4 卡方查验回绝核算独立性 64

7.5 熵和互信息 64

第8章 特定非线性模型 67

8.1 logistic 回归 67

8.2 部分加权回归 69

8.3 用LASSO来缩小系数和挑选输入值 72

第9章 神经网络:多层感知器 76

9.1 多层感知器 78

9.2 通过反向传达法学习 80

9.2.1 批量和bold driver反向传达法 81

9.2.2 在线或随机反向传达 82

9.2.3 练习多层感知器的高档优化 83

第10章 深度和卷积网络 84

10.1 深度神经网络 85

10.1.1 主动编码器 86

10.1.2 随机噪声、屏蔽和课程 88

10.2 部分感触野和卷积网络 89

第11章 核算学习理论和支撑向量机 94

11.1 经历危险最小化 96

11.1.1 线性可分问题 98

11.1.2 不可分问题 100

11.1.3 非线性假定 100

11.1.4 用于回归的支撑向量 101

第12章 最小二乘法和强健内核机器 103

12.1 最小二乘支撑向量机分类器 104

12.2 强健加权最小二乘支撑向量机 106

12.3 通过修剪康复稀少 107

12.4 算法改善:调谐QP、原始版别、无补偿 108

第13章 机器学习中的民主 110

13.1 堆叠和交融 111

13.2 实例操作带来的多样性:装袋法和提高法 113

13.3 特征操作带来的多样性 114

13.4 输出值操作带来的多样性:纠错码 115

13.5 练习阶段随机性带来的多样性 115

13.6 加性logistic回归 115

13.7 民主有助于准确率-回绝的折中 118

第14章 递归神经网络和储藏池核算 121

14.1 递归神经网络 122

14.2 能量极小化霍普菲尔德网络 124

14.3 递归神经网络和时序反向传达 126

14.4 递归神经网络储藏池学习 127

14.5 超限学习机 128

第二部分 无监督学习和聚类

第15章 自顶向下的聚类:K均值 132

15.1 无监督学习的办法 134

15.2 聚类:表明与衡量 135

15.3 硬聚类或软聚类的K均值办法 137

第16章 自底向上(凝集)聚类 142

16.1 兼并规范以及树状图 142

16.2 适应点的散布间隔:马氏间隔 144

16.3 附录:聚类的可视化 146

第17章 自安排映射 149

17.1 将实体映射到原型的人工皮层 150

17.2 运用老练的自安排映射进行分类 153

第18章 通过线性变换降维(投影) 155

18.1 线性投影 156

18.2 主成分剖析 158

18.3 加权主成分剖析:结合坐标和联络 160

18.4 通过比值优化进行线性判别 161

18.5 费希尔线性判别剖析 163

第19章 通过非线性映射可视化图与网络 165

19.1 最小应力可视化 166

19.2 一维状况:谱图制作 168

19.3 杂乱图形散布规范 170

第20章 半监督学习 174

20.1 用部分无监督数据进行学习 175

20.1.1 低密度区域中的别离 177

20.1.2 根据图的算法 177

20.1.3 学习衡量 179

20.1.4 集成束缚和衡量学习 179

第三部分 优化:力量之源

第21章 主动改善的部分办法 184

21.1 优化和学习 185

21.2 根据导数技能的一维状况 186

21.2.1 导数能够由割线近似 190

21.2.2 一维最小化 191

21.3 求解高维模型(二次正定型) 191

21.3.1 梯度与最速下降法 194

21.3.2 共轭梯度法 196

21.4 高维中的非线性优化 196

21.4.1 通过线性查找的大局收敛 197

21.4.2 处理不定黑塞矩阵 198

21.4.3 与模型信任域办法的联络 199

21.4.4 割线法 200

21.4.5 缩小差距:二阶办法与线性杂乱度 201

21.5 不触及导数的技能:反应仿射振荡器 202

21.5.1 RAS:抽样区域的适应性 203

21.5.2 为强健性和多样化所做的重复 205

第22章 部分查找和反应查找优化 211

22.1 根据扰动的部分查找 212

22.2 反应查找优化:查找时学习 215

22.3 根据忌讳的反应查找优化 217

第23章 协作反应查找优化 222

23.1 部分查找进程的智能协作 223

23.2 CoRSO:一个政治上的类比 224

23.3 CoRSO的比如:RSO与RAS协作 226

第24章 多目标反应查找优化 232

24.1 多目标优化和帕累托最优 233

24.2 脑-核算机优化:循环中的用户 235

第四部分 运用精选

第25章 文本和网页发掘 240

25.1 网页信息检索与安排 241

25.1.1 爬虫 241

25.1.2 索引 242

25.2 信息检索与排名 244

25.2.1 从文档到向量:向量-空间模型 245

25.2.2 相关反应 247

25.2.3 更杂乱的类似性衡量 248

25.3 运用超链接来进行网页排名 250

25.4 确认中心和威望:HITS 254

25.5 聚类 256

第26章 协同过滤和引荐 257

26.1 通过类似用户结合评分 258

26.2 根据矩阵分化的模型 260

参考文献 263

索引 269

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