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          清華大學(xué)出版!《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》PDF下載

          共 1053字,需瀏覽 3分鐘

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          2021-07-14 01:02

          清華大學(xué)語音語言中心王東老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》一書由清華大學(xué)出版社出版,清華大學(xué)朱小燕教授為本書做序。



          本書主頁:http://mlbook.cslt.org 


          本書主要目的不是細(xì)致討論各種具體算法,而是將各種看似高深的方法有機(jī)組織起來,告訴學(xué)生們每種方法的基本思路、基本用法及與其它技術(shù)的關(guān)聯(lián),幫助其走入機(jī)器學(xué)習(xí)的宏偉殿堂。除作者講以外,還有馮洋、王彩霞、王卯寧三位老師,分別講述圖模型、核方法和遺傳算法。研討班取得了意想不到的效果,很多學(xué)生不僅掌握了基礎(chǔ)知識和基本方法,對這些方法與具體應(yīng)用研究的結(jié)合也有了更深刻的理解,為在本領(lǐng)域的深入研究打下了基礎(chǔ)。
          全書共分十一章,內(nèi)容如下:


          第一章:介紹機(jī)器學(xué)習(xí)研究的總體思路,發(fā)展歷史與關(guān)鍵問題;
          第二章:介紹線性模型,包括線性預(yù)測模型,線性分類模型和線性高斯概率模型;
          第三章:介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法;
          第四章:介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)方法和最新進(jìn)展;
          第五章:介紹核方法,特別是支持向量機(jī)模型;
          第六章:介紹圖模型的基本概念和基于圖模型的學(xué)習(xí)和推理方法;
          第七章:介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,特別是各種聚類方法和流形學(xué)習(xí);
          第八章:介紹非參數(shù)貝斯模型,重點(diǎn)關(guān)注高斯過程和狄利克雷過程;
          第九章:介紹遺傳算法、遺傳編程、群體學(xué)習(xí)等演化學(xué)習(xí)方法;
          第十章:介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí),包括基礎(chǔ)算法及近年來興起的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法;
          第十一章:介紹各種數(shù)值優(yōu)化方法。


          下面為部分內(nèi)容展示。

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          1. 關(guān)注下方公眾號:Python數(shù)據(jù)科學(xué)

          2. 在 消息對話框??回復(fù):ML導(dǎo)論 即可以獲取書籍資料


          另外,再分享一個有機(jī)器學(xué)習(xí)理論圣經(jīng)之稱的《Pattern Recognition and Machine Learning》(模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí),PRML)書籍。這本書自07年出版以來,一直是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的必讀書籍。

          這本書在豆瓣上有 9.5分 的高分評價:

          下面的評論也都是清一色的5星好評:

          但英文原版有738頁,對于大多數(shù)人看起來太吃力了。來自哈工大的馬春鵬博士將其翻譯成了中文,并且翻譯質(zhì)量非常之高。


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          1. 關(guān)注下方公眾號:Python數(shù)據(jù)科學(xué)

          2. 在 消息對話框??回復(fù):PRML 即可以獲取書籍資料

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