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机器学习基础

机器学习基础

  • 字数: 540
  • 出版社: 高等教育
  • 作者: 编者:李宏亮//孟凡满//吴庆波|责编:王耀锋
  • 商品条码: 9787040595925
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 382
  • 出版年份: 2023
  • 印次: 1
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精选
内容简介
机器学习就是希望机器 能够模拟人类学习的过程, 使机器在没有明确人工指导 的情况下通过分析数据不断 获得经验和知识,再调整自 身行为进行自我学习,从而 改善性能。因此,机器学习 融合了人工智能、信息科学 、计算机科学、以及类脑科 学的相关领域知识,被广泛 应用于国防安全、智能制造 、智慧医疗、智慧城市、以 及数字娱乐等。本书共包含 9章内容,第1-4章主要介 绍了机器学习的基本方法, 包括基本概念、无监督聚类 分析、有监督统计学习和有 监督判别学习;第5-7章主 要介绍了深度学习基础知识 、经典网络、以及前沿进展 ;第8-9章分别介绍了机器 学习在目标检测和分割方面 的具体应用。本书在介绍核 心算法时给出了相应例题, 通过例题可更好地理解和掌 握相关知识。此外,所有章 节都附有习题以及部分创新 思考题。 本教材适用于信息与通 信工程、人工智能、计算机 应用及相关专业的高年级本 科生和研究生教学,也适用 于与机器学习相关的工程技 术人员参考学习。
目录
第1章 绪论 1.1 人工智能 1.2 机器学习 1.3 基本概念 1.3.1 定义和术语 1.3.2 原理和假设 1.4 学习方法 1.4.1 监督学习 1.4.2 无监督学习 1.4.3 半监督学习 1.4.4 迁移学习 1.4.5 强化学习 1.4.6 连续学习 1.5 机器学习应用 1.6 本书结构 1.6.1 逻辑结构图 1.6.2 本书概要 习题 参考文献 第2章 无监督聚类分析 2.1 引言 2.1.1 聚类的含义 2.1.2 样本相似度的计算方法 2.2 性能评估 2.2.1 内部评估 2.2.2 外部评估 2.3 层次聚类算法 2.3.1 算法介绍 2.3.2 类别间的相似性度量及停止条件 2.3.3 算法特点 2.3.4 其他算法 2.4 K-均值聚类算法 2.4.1 算法介绍 2.4.2 算法流程 2.4.3 算法特点 2.4.4 算法变体 2.5 基于密度的聚类算法 2.5.1 算法介绍 2.5.2 算法特点 2.5.3 主要算法 2.6 谱聚类算法 2.6.1 算法思路 2.6.2 基本概念 2.6.3 算法建模 2.6.4 算法特点 习题 参考文献 第3章 有监督统计学习 3.1 引言 3.2 贝叶斯分类器

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