机器学习入门到实战

机器学习入门到实战

作者:冷雨泉张会文张伟

出版社:清华大学

出版年:2019年3月

ISBN:9787302495147

所属分类:散文随笔

书刊介绍

《机器学习入门到实战》内容简介

本书主要介绍经典的机器学习算法的原理及改进,以及MATLAB的实例实现。本书内容分为三部分。第一部分(第1章)是机器学习概念篇,介绍机器学习的相关概念,并且对机器学习的各类算法进行分类,以便读者对机器学习的知识框架有一个整体的了解,从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB机器学习基础篇,介绍MATLAB的基本使用方法,以及MATLAB集成的机器学习工具箱。MATLAB易上手的特点让使用者将更多的精力专注于算法开发与使用,而不是搭建算法实现开发平台。第三部分(第4章~第19章)是机器学习算法与MATLAB实践篇,对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法进行逐个讲解,包括机器学习算法原理、算法优缺点、算法的实例解释以及MATLAB的实践应用。
本书适合以下读者:对人工智能、机器学习感兴趣的读者;希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业学生;准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师;学习过C语言,且希望进一步提升编程水平的开发者;刚从事机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发的算法工程师。
冷雨泉,张会文,张伟编著

作品目录

内容简介
前言
第一部分
机器学习概念篇
第1章:机器学习基础
第二部分
MATLAB机器学习基础篇
第2章:MATLAB基础入门
第3章:MATLAB机器学习工具箱
第三部分
机器学习算法与MATLAB实践篇
第4章:k近邻算法
第5章:决策树
第6章:支持向量机
第7章:朴素贝叶斯
第8章:线性回归
第9章:逻辑回归
第10章:神经网络
第11章:AdaBoost算法
第12章:k均值算法
第13章:期望最大化算法
第14章:k中心点算法
第15章:关联规则挖掘的Apriori算法
第16章:高斯混合模型
第17章:DBSCAJ算法
第18章:策略迭代和值迭代
第19章:SARSA算法和Q学习算法
彩插
附录CD

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