【清華正版】機器學習 周誌華 西瓜書基礎知識 深度學習方法 人工智能 的中文教科書 計算機入門教材書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

這是一本麵嚮中文讀者的機器學習教科書, 為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識.

然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究生,

以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介.

" 機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵. 全書共16 章，大緻分為3 個部分：第1 部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。"

第1章 1

1.1 引言 1

1.2 基本術 2

1.3 假設空間 4

1.4 歸納偏好 6

1.5 發展曆程 10

1.6 應用現狀 13

1.7 閱讀材料 16

習題 19

參考文獻 20

休息—會兒 22

第2章 模型評估與選擇 23

2.1 經驗誤差與過擬閤 23

2.2 評估方法 24

2.2.1 留齣法 25

2.2.2 交叉驗證法 26

2.2.3 自助法 27

2.2.4 調參與zui終模型 28

2.3 性能度量 28

2.3.1 錯誤率與精度 29

2.3.2 查準率、查全率與F1 30

2.3.3 ROC與AUC 33

2.3.4 代價敏感錯誤率與代價麯綫 35

2.4 比較檢驗 37

2.4.1 假設檢驗 37

2.4.2 交叉驗證t檢驗 40

2.4.3 McNemar檢驗 41

2.4.4 Friedman檢驗與後續檢驗 42

2.5 偏差與方差 44

2.6 閱讀材料 46

習題 48

參考文獻 49

休息—會兒 51

第3章 綫性模型 53

3.1 基本形式 53

3.2 綫性迴歸 53

3.3 對數幾率迴歸 57

3.4 綫性判彆分析 60

3.5 多分類學習 63

3.6 類彆不平衡問題 66

3.7 閱讀材料 67

習題 69

參考文獻 70

休息—會兒 72

第4章 決策樹 73

4.1 基本流程 73

4.2 劃分選擇 75

4.2.1 信息增益 75

4.2.2 增益率 77

4.2.3 基尼指數 79

4.3 剪枝處理 79

4.3.1 預剪枝 80

4.3.2 後剪枝 82

4.4 連續與缺失值 83

4.4.1 連續值處理 83

4.4.2 缺失值處理 85

4.5 多變量決策樹 88

4.6 閱讀材料 92

習題 93

參考文獻 94

休息—會兒 95

第5章 神經網絡 97

5.1 神經元模型 97

5.2 感知機與多層網絡 98

5.3 誤差逆傳播算法 101

5.4 全局zui小與局部極小 106

5.5 其他常見神經網絡 108

5.5.1 RBF網絡 108

5.5.2 ART網絡 108

5.5.3 SOM網絡 109

5.5.4 級聯相關網絡 110

5.5.5 Elman網絡 111

5.5.6 Boltzmann機 111

5.6 深度學習 113

5.7 閱讀材料 115

習題 116

參考文獻 117

休息—會兒 120第6章 支持嚮量機 121

6.1 間隔與支持嚮量 121

6.2 對偶問題 123

6.3 核函數 126

6.4 軟間隔與正則化 129

6.5 支持嚮量迴歸 133

6.6 核方法 137

6.7 閱讀材料 139

習題 141

參考文獻 142

休息—會兒 145

第7章 貝葉斯分類器 147

第8章 集成學習 171

第9章 聚類 197

第10章 降維與度量學習 225

第11章 特徵選擇與稀疏學習 247

第12章 計算學習理論 267

第13章 半監督學習 293

第14章 概率圖模型 319

第15章 規則學習 347

第16章 強化學習 371

習題 394

參考文獻 395

休息—會兒 397

附錄 399

A 矩陣 399

B 優化 403

C 概率分布 409

後記 417

索引 419