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Java电子书：图解机器学习 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
7 ?$ Q% m- V, c( s K P: M% y
/ v$ o2 l0 E: n/ W1 v5 Q
2 b% x' _8 n! c5 W/ I3 K9 R+ B编号：mudaima-P0333【Java吧 java8.com】
5 W2 N- w, Y! M* X2 V
2 l9 j( W' `8 W* a+ \6 T3 S) W8 c' ]# d, E) }1 p" f
7 }+ {' W' O, o- o& JJava电子书目录：第I部分 绪 论8 [3 w M* ~$ T( d
( H" Q' O! a9 C9 u0 \9 F9 S& Z
第 1章 什么是机器学习 2
, A$ H; k+ n* i) [2 F+ B9 I+ n' p4 u3 B+ @6 {6 E
1.1 学习的种类 2
. k5 J l T3 m% |$ N" S' j. z" @) v6 @1 \; U
1.2 机器学习任务的例子 4( p# b2 c/ P1 u6 y* C2 D# E7 R
" I1 V! m- ]" o! Q. G2 f
1.3 机器学习的方法 8
# m$ }8 f9 U! f- o: K; c9 g7 ?
8 c, n* G; r9 \, J& r第 2章 学习模型 12
5 g$ l& A7 D* y2 f* A8 V4 C/ h7 S) ^6 K: g7 m
2.1 线性模型 12' |4 }$ y e' Z: N9 D
" V1 D. A) a) H0 J9 `2.2 核模型 153 N7 S/ T" H8 Z, m8 G
7 p% O+ m8 u+ D6 b
2.3 层级模型 17
, ^# G0 L W% k* q1 Q! A% h) M% t0 t6 i7 e4 p
第II部分 有监督回归
9 _( c6 u4 @" [* h, O1 S% x; E. B( l
第3章 **小二乘学习法 22
* S/ z/ D% {, ?0 @9 h8 q4 i A3 A( U" a0 O8 i3 x ]8 E/ V; t, D
3.1 **小二乘学习法 22
) l H7 A& \, {0 r# Z: t! x* m; T& j, V% ], X8 a) @
3.2 **小二乘解的性质 25+ `$ W& [( ~( l K9 t {. [' q
6 T/ I9 M7 }4 X3.3 大规模数据的学习算法 27* ?& k* c" S% b7 L4 K% l
, n/ m" w6 D& y+ ^8 u/ G% `$ s' L第4章带有约束条件的**小二乘法 31
: L3 c5 M8 R: H" ?' _7 A* V* g/ O. i8 f8 u% |" K5 n* U% k
4.1 部分空间约束的**小二乘学习法 31
M' c8 x7 a4 n( a# f! `0 V! b! s# N+ \+ ~ M8 D/ F
4.2 ｌ2 约束的**小二乘学习法 33
1 |+ u) X! C3 q5 t- V4 K* U9 j0 r) ?' o) i3 ^# s' x
4.3 模型选择 37
8 ~, J" S0 ~) w: ~& |! l$ E1 ~4 _/ B0 y) e. i4 p5 R0 f4 y; u" Z8 m/ N
第5章 稀疏学习 436 o* E' ?4 T A6 f9 P
7 H i9 x _. ], P' B; i/ |) a) W5.1 ｌ1 约束的**小二乘学习法 43
6 P; i! S2 y1 _& ^& s. v8 p' P
4 ]& ~. A2 g% l5.2 ｌ1 约束的**小二乘学习的求解方法 45, S- c$ |8 L# Y) O$ H5 |
; k/ u% P. i4 T8 [/ b) I9 V; @
5.3 通过稀疏学习进行特征选择 50
( w' D( V- m* J4 p! K3 ?! o, B; `5 Z0 {$ G3 p+ \
5.4 ｌp约束的**小二乘学习法 51+ [, e' y& T" g! r( B# |9 `
. r/ k# |3 q! [1 w7 T: t5.5 ｌ1 ｌ2 约束的**小二乘学习法 52
5 r j$ j( x- ]
* M4 A7 l n8 }/ |第6章 鲁棒学习 55
: h- `8 K3 z( U% E# t; }; b7 d9 X$ X4 S+ C; b$ O
6.1 ｌ1 损失**小化学习 56& B3 b/ _( U6 G' e, P
5 h) V( T% f7 f5 }9 |# g* \: P6.2 Huber损失**小化学习 58$ u) a; r$ \' ?; ?4 P, e
: M5 Z- s- J8 W3 D6.3 图基损失**小化学习 63
- M l3 f8 x' n l; e
; S6 a2 |6 m, \' f& g- C$ j6.4 ｌ1 约束的Huber损失**小化学习 65; b, S3 @* C I1 x: W5 G
' \' V, E4 ]: S% d+ X3 P. q第III部分 有监督分类
4 | D" }7 C( j: n
) a/ o' A$ F) y6 [' B9 y7 C: {第7章 基于**小二乘法的分类 70
% q) r" T! u6 f$ d0 S+ f: e3 t6 B- O6 h
7.1 **小二乘分类 700 j" a* c( I- j( o% c6 b
8 d' k6 R- {( c" Y$ x3 N) h7.2 0/1 损失和间隔 73( x( J; W2 P& K3 X' {' B- M
# F9 q' O$ c& h! D# D; z
7.3 多类别的情形 76
' j) K# t( j/ y+ \& O" q/ a* J7 _0 D
( h- h% r3 O/ D$ \4 {: \' k第8章 支持向量机分类 80
. c7 f( y2 U4 a; p, Q M( G
2 c3 X) Z* j2 y8.1 间隔**大化分类 80
7 f" T, B& [: i) Y
1 w, Y) N8 P. l2 q _8.2 支持向量机分类器的求解方法 83
0 H. \1 U7 V) R! N$ h) C6 h8 {9 ]$ H9 E6 m/ X9 c p& T
8.3 稀疏性 86# C; h' P6 H8 ~! _ D) Y
! _6 \" O( n) }' J5 W) P5 f
8.4 使用核映射的非线性模型 88
- C! K+ \& Q% `* }, Y
. M2 @* M( r# l7 d9 h" F" x8.5 使用Hinge损失**小化学习来解释 90
% x: L5 N! g# I" q# D8 d: w3 p; z( k& h5 O1 T
8.6 使用Ramp损失的鲁棒学习 93( d7 n+ @" c+ J" r- T5 l
$ V# k. N7 G7 k- u第9章 集成分类 98
6 N0 h7 T$ M- L, [+ I( w- G" V
# ?2 A- w8 p. g2 Y9.1 剪枝分类 98; T6 o" v) a2 f
x( q5 J+ }3 j$ \* o; w
9.2 Bagging学习法 101
1 M4 V' U; H: G. e
" @- ?3 B8 X" x% G9.3 Boosting 学习法 105
& V/ |$ M6 N9 M% V6 o, V7 c4 O7 G1 x2 `8 t& g$ V
第 10章 概率分类法 112
; k5 a( A. s& W0 E+ B x% u& ^- G- f- J
10.1 Logistic回归 112: Q2 b. `3 c0 h+ F& ~% e: D/ l; O
- W, [. k4 E- K8 C( o4 Q. L
10.2 **小二乘概率分类 116
5 h6 v5 t2 O: D6 ` x! f6 A5 t' s: U; [& s6 ?# X/ p- f V: |
第 11 章序列数据的分类 121
; K; X1 A( p( e' U h
! q9 A$ ~. v- n& e9 V) z1 b11.1 序列数据的模型化 1221 u P" X( I; J7 h" }3 `
P6 y6 Z; c3 i m5 h11.2 条件随机场模型的学习 125
- W/ J% ]' z, e' u
0 |, ~6 `2 ~' H1 Y- z11.3 利用条件随机场模型对标签序列进行预测 1280 h/ s$ d+ h k+ l ~
' y! S: b' b! {: @3 G
第IV部分 无监督学习
8 a, u4 I5 }7 x7 }/ G$ F4 b8 @6 |% G0 d3 c
第 12章 异常检测 132. a* E/ v3 m$ B+ C$ W
7 A; Z& L: ]3 }. g8 ]8 X
12.1 局部异常因子 132$ j: U7 g) L4 ?5 h6 r
. O3 W% o4 O! R5 ~+ O
12.2 支持向量机异常检测 135
5 k3 ~& p" [# [% w6 i: Q: h4 t
12.3 基于密度比的异常检测 137) U h# {8 r6 n
9 Z- S8 h# p9 H0 @ z9 O
第 13章 无监督降维 1438 d8 o/ A( E8 n$ d5 h
5 l) t& o, V* W0 ]( T13.1 线性降维的原理 144
7 M9 d- I7 r( }6 W" l
- k! K) L( P9 D. j6 M; }13.2 主成分分析 146+ Y+ d" ]; B, R% M/ b0 s! H# h8 E
) {. ^1 y4 L! y2 a c
13.3 局部保持投影 148$ ]* z' Z0 e- Q0 S0 [3 i" d
3 h7 u P* ~1 K; e
13.4 核函数主成分分析 152
- F- v$ c2 P/ \
/ \7 y2 V- |: Y4 Z ]/ r h13.5 拉普拉斯特征映射 155
6 S: B" s: y& @( l5 j! {
" h/ b* |* n- o3 X6 m/ d, A- w第 14章 聚类 158
* L( v# v5 M2 G& o/ n: W5 Q- _: @4 g
/ Y& x) H5 c* n3 H" v14.1 K均值聚类 1587 V/ R, X: X' a; J' O% n. Z" U
6 C, W8 c: W6 N0 _2 Z' g14.2 核K均值聚类 160
2 \: [0 x" j- |, t6 B6 n; C- H5 `' |9 a1 z( T. V2 [- O P
14.3 谱聚类 161
7 z( f1 _$ L5 V
' G _; S g* h4 F8 L14.4 调整参数的自动选取 163
" G x( g, ^) K4 V" ^
# ~# i! g) o, E; d- k* r& {第V部分 新兴机器学习算法
C0 Z( h. u k, [. ?( b4 x0 X [" Y% [
第 15章 在线学习 170
' N% K2 \& H2 E0 o( l+ i- o
1 b4 u, E. D& j& P: L15.1 被动攻击学习 170
' V" A, z0 V5 a. j" ~& P; g3 ]4 U+ e y x A; }- {: d
15.2 适应正则化学习 176
+ \8 K% y7 ~ z! q5 O- p! E7 r
( Q% [+ g. r; l5 T* B8 K& T第 16章 半监督学习 181
( u8 O. C7 o0 K# u1 h7 `8 [! _: ^% u6 I+ S7 a/ @
16.1 灵活应用输入数据的流形构造 182
0 z. s1 [) i1 U: v) m2 u0 l7 {0 w. T+ ^6 F/ G
16.2 拉普拉斯正则化**小二乘学习的求解方法 183
0 A! R: q0 H, B* n
7 v+ A* x Z; K' M) y9 s% K16.3 拉普拉斯正则化的解释 186
8 J3 z7 j$ g1 S" y7 o, {: \2 c( ]- z/ V3 |2 h8 E# ^
第 17章 监督降维 188
; a8 M0 \+ S9 |9 s( G' X2 ]" X- w% e8 }. m
17.1 与分类问题相对应的判别分析 188
1 H+ O- T+ h0 i0 ?+ R. E" }) [% Z4 d
17.2 充分降维 195
5 H! c0 i0 H5 k' ~6 [) N0 W# r; Z* H- T) ?. E) C4 J, ^$ ?, t4 \
第 18章 迁移学习 197! E0 [% K. j$ p- i1 ` Y
9 `' l) }0 r! f# x8 U7 W
18.1 协变量移位下的迁移学习 197
# h2 v4 V$ r: T# |2 W/ Z$ c
: ^) A- \+ ?, S- m5 ]: \$ N" j! G18.2 类别平衡变化下的迁移学习 204
$ T0 U5 D! i5 |0 g2 p! ?/ Y, Y: `& [; G) Z
第 19章 多任务学习 212
2 w* ~2 ~$ T+ e% s+ b7 j& P3 p7 F+ \( V9 v
19.1 使用**小二乘回归的多任务学习 212" i R+ F' J/ X" g+ ] [
4 O; @8 h, l2 t4 X' r
19.2 使用**小二乘概率分类器的多任务学习 215( A4 M% @; y* e3 L, i+ F" G
& u1 H$ e4 E) U; E1 ^: L7 d19.3 多次维输出函数的学习 216 ~4 |" O1 I9 c* J! |6 i+ {
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; w8 X% y( B; z2 B* d1 g( u) ^( n第VI部分 结 语
" ^5 k8 V. J1 O/ u
6 Y7 m: c7 j9 R3 d第 20章 总结与展望 222
+ k5 Y/ s9 `: ~ h! k% O/ G5 j% c: R# u( h: l
参考文献 225% p: W7 W6 ^# V9 c3 ]& n
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2023-09-01
