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內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)從統(tǒng)計(jì)學(xué)觀點(diǎn)出發(fā),以數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ),全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法。內(nèi)容涉及回歸(線性回歸、多項(xiàng)式回歸、非線性回歸、嶺回歸,以及LASSO等)、分類(lèi)(感知機(jī)、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)、聚類(lèi)(K均值、EM算法、密度聚類(lèi)等)、蒙特卡洛采樣(拒絕采樣、自適應(yīng)拒絕采樣、重要性采樣、吉布斯采樣和馬爾科夫鏈蒙特卡洛等)、降維與流形學(xué)習(xí)(SVD、PCA和MDS等),以及概率圖模型基礎(chǔ)等話題。此外,為方便讀者自學(xué),本書(shū)還扼要地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中所必備的數(shù)學(xué)知識(shí)(包括概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、凸優(yōu)化及泛函分析基礎(chǔ)等)。

本書(shū)是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)課程的教學(xué)參考書(shū),適用于高等院校人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的師生研習(xí)之用,也可供從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用,特別是數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研發(fā)人員參考。

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