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Java电子书：白话机器学习的数学 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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Java电子书目录：第 1章 开始二人之旅 1
# C" W7 {3 I: I! |' `# e1．1 对机器学习的兴趣 2' q `- r3 u Q$ ~! h! c
1．2 机器学习的重要性 4
' |. \& E% `; A' r1．3 机器学习的算法 7' T' H1 G. g2 R: j
1．4 数学与编程 122 `7 s9 J1 X Y! a1 O+ [
第 2章 学习回归——基于广告费预测点击量 15
# N. K* k: m" s. a- ~: a' k p2．1 设置问题 16/ M; l: e- s, s& W' U: r" W
2．2 定义模型 19
1 a2 C4 [ ]- W' h2．3 最小二乘法 22, i; u0 C t: G* ^9 ~
2．4 多项式回归 41
, T+ N( t7 R5 a# a2．5 多重回归 45: u Q4 y$ r- V' Q N
2．6 随机梯度下降法 52' q s' e; _1 b0 z4 _+ q0 ~
第3章 学习分类——基于图像大小进行分类 59/ [; _! ]8 ~3 A1 z4 b7 G" R
3．1 设置问题 60
- Q9 X" a* D4 U& U" H3．2 内积 64
: x$ F2 C+ }* Y) C" u( ~0 \: W, ]3 C3．3 感知机 69
6 A* p, q D( v5 e3．3．1 训练数据的准备 71
# x2 z# W+ r( B! G3．3．2 权重向量的更新表达式 74
! [' }* C* W$ g p- h0 ~3．4 线性可分 80
* A8 D2 s- r, E; Y2 k0 `) \$ ]- x3．5 逻辑回归 82! a+ [; \' S9 W
3．5．1 sigmoid函数 83
6 @$ T9 Z, h0 Y+ ^4 c# t3．5．2 决策边界 86! x& B5 V- a4 z* }; e( Q
3．6 似然函数 91; u8 {4 }; d# H _/ G
3．7 对数似然函数 96- t# m) G3 z" V4 @9 U
3．8 线性不可分 104! i$ \# J4 H. y1 S
第4章 评估——评估已建立的模型 1098 T' j+ j4 Z, n" D {& ^* X
4．1 模型评估 1106 j9 m( o0 c: g6 d
4．2 交叉验证 112
6 G6 }0 E! j7 @- ]4．2．1 回归问题的验证 112
, l8 `" G# V. x. K5 D4．2．2 分类问题的验证 1174 h8 ]5 V. C6 k" S( i6 X8 S! V
4．2．3 精确率和召回率 121
2 R8 Y. D% D5 P7 J9 g+ f; m4．2．4 F值 125
" z1 [. C" Y% ]# s5 I! `8 G4．3 正则化 1306 b! h3 B- t; {4 S% O9 r* G# Z/ O8 g! }
4．3．1 过拟合 130
: s+ C3 K4 D' G/ H, f+ V( m4．3．2 正则化的方法 131
) p! q$ z1 m+ O4．3．3 正则化的效果 132) m' ~! B/ e7 b9 X3 m, V/ [0 O: Z& R
4．3．4 分类的正则化 139
5 n# o; r9 r6 \& \4 M4．3．5 包含正则化项的表达式的微分 140% C+ I1 m2 o4 ]; b9 h" n, k
4．4 学习曲线 144
- \1 \0 w) B# L d$ Z4．4．1 欠拟合 144
" F+ A# a4 x0 J2 d4 q2 |4．4．2 区分过拟合与欠拟合 146
% @+ ?' I( {3 C5 n& v0 h# h6 D第5章 实现——使用Python编程 153# w, ~ Y+ u( t P
5．1 使用Python实现 154
8 t8 d( `' g4 f( L9 N" O, { l5．2 回归 155
' n5 m$ Y, Q( d5 v5．2．1 确认训练数据 1554 f# |" N% o/ M, E% e1 \$ K
5．2．2 作为一次函数实现 158
. }' ]( f( z6 Z i+ V7 P! S5．2．3 验证 1649 T* {" s% i% X& D
5．2．4 多项式回归的实现 168" ?! K! I) p, @' i$ {
5．2．5 随机梯度下降法的实现 1762 k$ H: o" |7 R* p
5．3 分类——感知机 179 a8 h+ j P# U6 Z8 t
5．3．1 确认训练数据 179$ o: D# V1 }' J7 M2 X d
5．3．2 感知机的实现 182+ u7 {3 u9 [/ o) C
5．3．3 验证 185
M: k; N! D: S5 c. [- Q; D5．4 分类——逻辑回归 1881 v' @9 c0 _9 ?( H! j8 b; l# R
5．4．1 确认训练数据 188- u# S# M0 k# S/ o7 G: m
5．4．2 逻辑回归的实现 189
8 n. `( h* G7 A3 y( P2 o5．4．3 验证 194; T1 {$ P7 h$ B1 _/ O$ K. r. Z: t
5．4．4 线性不可分分类的实现 197/ Q( S) F# h) p5 }, f
5．4．5 随机梯度下降法的实现 204
3 y( W U/ T9 ]5 o; T# F5．5 正则化 206
3 i8 c& N! V* O0 h5．5．1 确认训练数据 206
5 @9 ~4 {5 b, V5 S$ |$ e4 F5．5．2 不应用正则化的实现 210
, C% D" f) s( w* y9 f9 f5 @4 E5．5．3 应用了正则化的实现 212
, t1 _- h+ B7 w; v( j! p( U5．6 后话 215
, }4 K/ T7 }/ w0 N& S5 Q5 E附录+ m1 f$ x1 O4 @- C0 L- b* e+ ]
A．1 求和符号、求积符号 218& x1 M4 {6 t; U7 d! R3 l" j
A．2 微分 2206 E8 I' F% G0 [+ Q* q# S ^
A．3 偏微分 224
0 R- Y: t6 @& a1 Y9 x1 u9 l! A! a, fA．4 复合函数 227
. S6 I( B+ `2 n- e( q+ Q3 }A．5 向量和矩阵 229+ k5 t; ^/ h1 i+ n" D
A．6 几何向量 233
+ ]. y$ p) T3 hA．7 指数与对数 237
, K4 T8 f$ W, h. y9 }A．8 Python环境搭建 241
* g/ ?( q) ~: |' WA．9 Python基础知识 244
) v+ d4 a% i) }4 p8 M( nA．10 NumPy基础知识 254( m! j3 g D3 B0 ^
4 _/ F% g6 `! ~. y, {, u. }" M# B百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：
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2023-09-01
