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作  者:(日)杉山將 著；許永偉 譯 定  價:49 齣 版 社:其他齣版社 齣版日期:2015年04月01日 頁  數:226 裝  幀:平裝 ISBN:9787115388025 187張圖解輕鬆入門
提供可執行的Matlab程序代碼
覆蓋機器學習中很經典、用途很廣的算法

專業實用：東京大學教授、機器學習專傢執筆，濃縮機器學習的關鍵知識點
圖文並茂：187張圖示幫助理解，詳略得當，為讀懂大部頭開路。
角度新穎：基於很小二乘法講解各種有監督學習的迴歸和分類算法，以及無監督學習算法。
實戰導嚮：配有可執行的MATLAB程序代碼，邊學習邊實踐。 ●第I部分  緒  論
●第1章  什麼是機器學習 2
●1.1  學習的種類    2
●1.2  機器學習任務的例子    4
●1.3  機器學習的方法    8
●第2章  學習模型 12
●2.1  綫性模型    12
●2.2  核模型    15
●2.3  層級模型    17
●第II部分  有監督迴歸
●第3章  最小二乘學習法 22
●3.1  最小二乘學習法    22
●3.2  最小二乘解的性質    25
●3.3  大規模數據的學習算法    27
●第4章帶有約束條件的最小二乘法 31
●4.1  部分空間約束的最小二乘學習法    31
●4.2  ｌ2 約束的最小二乘學習法    33
●4.3  模型選擇    37
●第5章  稀疏學習 43
●5.1  ｌ1 約束的最小二乘學習法    43
●部分目錄

內容簡介

《圖解機器學習》用豐富的圖示，從很小二乘法齣發，對基於很小二乘法實現的各種機器學習算法進行瞭詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹瞭機器學習領域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分彆介紹瞭各種有監督的迴歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹瞭各種無監督學習算法；第Ⅴ部分介紹瞭機器學習領域中的新興算法。書中大部分算法都有相應的MATLAB程序源代碼，可以用來進行簡單的測試。 (日)杉山將 著；許永偉 譯 杉山將（作者），1974年生於大阪。東京工業大學計算機工程學博士畢業，現為東京大學教授、日本國立信息學研究所客座教授。主要從事機器學習的理論研究和算法開發，以及在信號和圖像處理等方麵的應用。2011年獲日本信息處理學會長尾真紀念特彆奬。著有《統計機器學習》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等。同時也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的譯者之一。

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機器學習是現在的潮流，但是不好掌握

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東西不錯

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