机器学习实践指南

本书特色

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机器学习应用遍及人工智能的各个领域，是众多数学科学家需要学习的内容。本书第壹部分提供了一个相当复杂的机器学习系统，以帮助读者提高其效率。第二部分重点介绍了三个不同的基于现实世界的数据的案例研究，并提供相应解决方案。全书通过知识介绍，使读者了解收集数据、准备使用数据、训练模型、评估模型的性能，以及改进模型的性能的方法；通过对实际问题解决的讲解，帮助读者获得处理机器学习问题的经验。

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目录

目　　录?Contents译者序前言第1章　机器学习引言 11.1　什么是机器学习 11.2　分类方法概述 21.3　聚类方法概述 21.4　监督学习概述 31.5　无监督学习概述 41.6　增强学习概述 41.7　结构化预测概述 51.8　神经网络概述 51.9　深度学习概述 6第2章　分类 72.1　引言 72.2　判别函数分析：地下卤水地质化学测量 82.3　多元逻辑回归：理解学生的课程计划选择 152.4　Tobit回归：评估学生的学术能力 202.5　泊松回归：理解加拉帕戈斯群岛现存物种 27第3章　聚类 383.1　引言 383.2　层次聚类：世界银行样本数据集 393.3　层次聚类：1999～2010年亚马逊雨林的烧毁情况 443.4　层次聚类：基因聚类 553.5　二进制聚类：数学测验 683.6　k均值聚类：欧洲各国蛋白质消耗量 753.7　k均值聚类：食品 80第4章　模型选择和正则化 864.1　引言 864.2　压缩方法：每天消耗的卡路里 874.3　降维方法：Delta航空公司航空队 1004.4　主成分分析：理解世界菜肴 109第5章　非线性 1145.1　广义加性模型：衡量新西兰的家庭收入 1145.2　平滑样条：理解汽车和速度 1195.3　局部回归：理解干旱警告和影响 129第6章　监督学习 1366.1　引言 1366.2　决策树学习：对胸痛患者的预先医疗护理指示 1376.3　决策树学习：基于收入的房地产价值分布 1456.4　决策树学习：预测股票走势方向 1546.5　朴素贝叶斯：预测股票走势方向 1706.6　随机森林：货币交易策略 1846.7　支持向量机：货币交易策略 1936.8　随机梯度下降：成人收入 201第7章　无监督学习 2087.1　引言 2087.2　自组织映射：可视化热图 2097.3　矢量量化：图像聚类 212第8章　增强学习 2178.1　引言 2178.2　马尔可夫链：股票区制转移模型 2188.3　马尔可夫链：多渠道归因模型 2298.4　马尔可夫链：汽车租赁代理服务 2398.5　连续马尔可夫链：加油站的车辆服务 2438.6　蒙特卡罗模拟：校准Hull-White短期利率 247第9章　结构化预测 2579.1　引言 2579.2　隐马尔可夫模型：欧元和美元 2579.3　隐马尔可夫模型：区制检测 263第10章　神经网络 27010.1　引言 27010.2　为S&P 500建模 27010.3　衡量失业率 278第11章　深度学习 29211.1　引言 29211.2　循环神经网络：预测周期信号 292第12章　案例研究：探索世界银行数据 29912.1　引言 29912.2　探索世界银行数据 299第13章　案例研究：再保险合同定价 31613.1　引言 31613.2　再保险合同定价 316第14章　案例研究：用电量预测 32914.1　引言 32914.2　用电量测量 329

封面

书名:机器学习实践指南

作者:阿图尔.特里帕蒂

页数:350页

定价:¥79.0

出版社:机械工业出版社

出版日期:2018-03-01

ISBN:9787111592129

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