机器学习与优化PDF电子书下载
- 电子书积分:11 积分如何计算积分?
- 作 者:罗伯托·巴蒂蒂(Roberto Battiti),毛罗·布鲁纳托(Mauro Brunato)
- 出 版 社:北京:人民邮电出版社
- 出版年份:2018
- ISBN:9787115480293
- 页数:272 页
第1章 引言 1
1.1 学习与智能优化:燎原之火 1
1.2 寻找黄金和寻找伴侣 3
1.3 需要的只是数据 5
1.4 超越传统的商业智能 5
1.5 LION方法的实施 6
1.6 “动手”的方法 6
第2章 懒惰学习:最近邻方法 9
第3章 学习需要方法 14
3.1 从已标记的案例中学习:最小化和泛化 16
3.2 学习、验证、测试 18
3.3 不同类型的误差 21
第一部分 监督学习 26
第4章 线性模型 26
4.1 线性回归 27
4.2 处理非线性函数关系的技巧 28
4.3 用于分类的线性模型 29
4.4 大脑是如何工作的 30
4.5 线性模型为何普遍,为何成功 31
4.6 最小化平方误差和 32
4.7 数值不稳定性和岭回归 34
第5章 广义线性最小二乘法 37
5.1 拟合的优劣和卡方分布 38
5.2 最小二乘法与最大似然估计 42
5.2.1 假设检验 42
5.2.2 交叉验证 44
5.3 置信度的自助法 44
第6章 规则、决策树和森林 50
6.1 构造决策树 52
6.2 民主与决策森林 56
第7章 特征排序及选择 59
7.1 特征选择:情境 60
7.2 相关系数 62
7.3 相关比 63
7.4 卡方检验拒绝统计独立性 64
7.5 熵和互信息 64
第8章 特定非线性模型 67
8.1 logistic回归 67
8.2 局部加权回归 69
8.3 用LASSO来缩小系数和选择输入值 72
第9章 神经网络:多层感知器 76
9.1 多层感知器 78
9.2 通过反向传播法学习 80
9.2.1 批量和bold driver反向传播法 81
9.2.2 在线或随机反向传播 82
9.2.3 训练多层感知器的高级优化 83
第10章 深度和卷积网络 84
10.1 深度神经网络 85
10.1.1 自动编码器 86
10.1.2 随机噪声、屏蔽和课程 88
10.2 局部感受野和卷积网络 89
第11章 统计学习理论和支持向量机 94
11.1 经验风险最小化 96
11.1.1 线性可分问题 98
11.1.2 不可分问题 100
11.1.3 非线性假设 100
11.1.4 用于回归的支持向量 101
第12章 最小二乘法和健壮内核机器 103
12.1 最小二乘支持向量机分类器 104
12.2 健壮加权最小二乘支持向量机 106
12.3 通过修剪恢复稀疏 107
12.4 算法改进:调谐QP、原始版本、无补偿 108
第13章 机器学习中的民主 110
13.1 堆叠和融合 111
13.2 实例操作带来的多样性:装袋法和提升法 113
13.3 特征操作带来的多样性 114
13.4 输出值操作带来的多样性:纠错码 115
13.5 训练阶段随机性带来的多样性 115
13.6 加性logistic回归 115
13.7 民主有助于准确率拒绝的折中 118
第14章 递归神经网络和储备池计算 121
14.1 递归神经网络 122
14.2 能量极小化霍普菲尔德网络 124
14.3 递归神经网络和时序反向传播 126
14.4 递归神经网络储备池学习 127
14.5 超限学习机 128
第二部分 无监督学习和聚类 132
第15章 自顶向下的聚类:K均值 132
15.1 无监督学习的方法 134
15.2 聚类:表示与度量 135
15.3 硬聚类或软聚类的K均值方法 137
第16章 自底向上(凝聚)聚类 142
16.1 合并标准以及树状图 142
16.2 适应点的分布距离:马氏距离 144
16.3 附录:聚类的可视化 146
第17章 自组织映射 149
17.1 将实体映射到原型的人工皮层 150
17.2 使用成熟的自组织映射进行分类 153
第18章 通过线性变换降维(投影) 155
18.1 线性投影 156
18.2 主成分分析 158
18.3 加权主成分分析:结合坐标和关系 160
18.4 通过比值优化进行线性判别 161
18.5 费希尔线性判别分析 163
第19章 通过非线性映射可视化图与网络 165
19.1 最小应力可视化 166
19.2 一维情况:谱图绘制 168
19.3 复杂图形分布标准 170
第20章 半监督学习 174
20.1 用部分无监督数据进行学习 175
20.1.1 低密度区域中的分离 177
20.1.2 基于图的算法 177
20.1.3 学习度量 179
20.1.4 集成约束和度量学习 179
第三部分 优化:力量之源 184
第21章 自动改进的局部方法 184
21.1 优化和学习 185
21.2 基于导数技术的一维情况 186
21.2.1 导数可以由割线近似 190
21.2.2 一维最小化 191
21.3 求解高维模型(二次正定型) 191
21.3.1 梯度与最速下降法 194
21.3.2 共轭梯度法 196
21.4 高维中的非线性优化 196
21.4.1 通过线性查找的全局收敛 197
21.4.2 解决不定黑塞矩阵 198
21.4.3 与模型信赖域方法的关系 199
21.4.4 割线法 200
21.4.5 缩小差距:二阶方法与线性复杂度 201
21.5 不涉及导数的技术:反馈仿射振荡器 202
21.5.1 RAS:抽样区域的适应性 203
21.5.2 为健壮性和多样化所做的重复 205
第22章 局部搜索和反馈搜索优化 211
22.1 基于扰动的局部搜索 212
22.2 反馈搜索优化:搜索时学习 215
22.3 基于禁忌的反馈搜索优化 217
第23章 合作反馈搜索优化 222
23.1 局部搜索过程的智能协作 223
23.2 CoRSO:一个政治上的类比 224
23.3 CoRSO的例子:RSO与RAS合作 226
第24章 多目标反馈搜索优化 232
24.1 多目标优化和帕累托最优 233
24.2 脑-计算机优化:循环中的用户 235
第四部分 应用精选 240
第25章 文本和网页挖掘 240
25.1 网页信息检索与组织 241
25.1.1 爬虫 241
25.1.2 索引 242
25.2 信息检索与排名 244
25.2.1 从文档到向量:向量-空间模型 245
25.2.2 相关反馈 247
25.2.3 更复杂的相似性度量 248
25.3 使用超链接来进行网页排名 250
25.4 确定中心和权威:HITS 254
25.5 聚类 256
第26章 协同过滤和推荐 257
26.1 通过相似用户结合评分 258
26.2 基于矩阵分解的模型 260
参考文献 263
索引 269
- 《党员干部理论学习培训教材 理论热点问题党员干部学习辅导》(中国)胡磊 2018
- 《深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战》于祥 2019
- 《全国普通高等中医药院校药学类专业“十三五”规划教材 第二轮规划教材 有机化学学习指导 第2版》赵骏 2018
- 《智能制造高技能人才培养规划丛书 ABB工业机器人虚拟仿真教程》(中国)工控帮教研组 2019
- 《全国职业院校工业机器人技术专业规划教材 工业机器人现场编程》(中国)项万明 2019
- 《基于核心素养的有效学习与学业评价策略 初中政治》李亚莉主编 2018
- 《人体寄生虫学学习指导与习题集 供基础 临床 预防 口腔医学类专业用 第2版》诸欣平,苏川 2018
- 《大学信息技术基础学习与实验指导教程》安世虎主编 2019
- 《牛津中国心理学手册 上 认知与学习》(美)迈克尔·哈里斯·邦德主编;赵俊华,张春妹译 2019
- 《基于核心素养的有效学习与学业评价策略 初中英语》高婉妮主编 2018
- 《BBC人体如何工作》(英)爱丽丝.罗伯茨 2019
- 《亚历山大继业者战争 上 将领与战役》(英)鲍勃·本尼特,(英)麦克·罗伯茨著;张晓媛译 2019
- 《自行车》(英)罗伯特·佩恩(RobertPenn)著 2019
- 《他们坚强又善良》(美)罗伯特·劳森文图 2019
- 《微观经济学》(美)罗伯特·S. 平狄克,(美)丹尼尔·L.鲁宾费尔德著 2019
- 《影响力》杨涵棋责编;赵亚男,赵龙飞译者;(美)尼克·摩根,罗伯特·西奥迪尼 2019
- 《英国少儿百科全书 史前时代》(英)罗伯特·缪尔·伍德(Robert Muir Wood)著 2018
- 《亚历山大继业者战争 下 军队、战术与战斗》(英)鲍勃·本尼特,(英)麦克·罗伯茨著;张晓媛译 2019
- 《未来的最后一年》(加)罗伯特·查尔斯·威尔森著,壹零译 2019
- 《金银岛》(英)罗伯特·路易斯·史蒂文森著 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 七年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《办好人民满意的教育 全国教育满意度调查报告》(中国)中国教育科学研究院 2019
- 《北京生态环境保护》《北京环境保护丛书》编委会编著 2018
- 《人民院士》吴娜著 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 九年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《中国人民的心》杨朔著;夕琳编 2019
- 《高等院校旅游专业系列教材 旅游企业岗位培训系列教材 新编北京导游英语》杨昆,鄢莉,谭明华 2019
- 《中华人民共和国成立70周年优秀文学作品精选 短篇小说卷 上 全2册》贺邵俊主编 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 数学 九年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《中华人民共和国成立70周年优秀文学作品精选 中篇小说卷 下 全3册》洪治纲主编 2019