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出版社： 北京大学出版社
ISBN：9787301313473
版次：1
商品编码：12968008
品牌：北京大学出版社
包装：平装
开本：16开
出版时间：2020-08-01
用纸：胶版纸
页数：404
字数：520000
￥4454.00
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产品特色
编辑推荐
1.全面：涉及机器学习领域中常见的经典模型，以及新兴的深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等模型。
2.细致：不仅对算法思路的进行了详细的梳理和分析，还对算法中每个步骤、每条公式的含义都进行了细致的讲解。
3.通用：让读者学习到经典模型的算法步骤和数学形式，更重要的是理解每个算法形成的思路和过程，培养算法思维，获得在日常工作和学习中更为通用的能力。
4.扩展：每章的最后一节都有一个关于相关话题的讨论，可以使读者拓展视野，增加阅读的深度、广度。
内容简介
本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。
本书分为两篇，共18章。一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。
本书试图从初学者的角度对机器学习和深度学习的经典算法进行详细阐述。本书插图丰富，语言通俗易懂，适合初入机器学习领域的“萌新”，也适合希望将机器学习算法应用到日常工作中的其他专业从业者，还可供对人工智能领域感兴趣的读者参考阅读。
作者简介
贾壮，毕业于清华大学自动化系，专业为模式识别与智能系统方向。主要从事于机器学习与深度学习在图像处理以及地球物理领域内的相关应用研究，对机器学习相关算法有较深的理解。参与过多项机器学习相关工程项目，发表SCI期刊论文及会议论文数篇。曾获得国家奖学金、数学建模一等奖、优秀毕业生等奖项和荣誉称号。
内页插图
精彩书评
本书针对算法领域的新手，从算法原理、数学形式及代码实验等角度，详细讲解了机器学习的经典算法和深度学习的经典模型。内容通俗易懂，对于算法思路的梳理和阐释较为详细，是一本较好的机器学习算法入门读物。
——国家重点研发计划项目首席科学家，深圳大学教授 牟林
本书从传统的SVM、逻辑回归等经典算法开始，一直谈到当前在AI领域广泛应用的深度学习模型，如CNN等，结构清晰，语言平实。作者对初学者学习时可能遇到的许多问题和疑惑进行了详细说明，并对算法特性和应用场景进行了分析，适合各个领域的学习者参考。
——中国人工智能学会智能机器人专业委员会委员，中国地质大学（武汉）自动化学院教授 曹卫华
在人工智能和机器学习算法迅速发展的今天，许多行业都在逐步尝试向着自动化、智能化转型。对于各行业的从业者来说，了解和学习机器学习与深度学习算法也成为一项必要的需求。本书针对该领域的初学者和爱好者，用通俗易懂的语言、丰富的插图与示例，以及相关的代码实验，讲解了常见的机器学习和深度学习模型算法。可以作为人工智能和机器学习领域的入门参考读物。
——国家杰出青年科学基金获得者、中国地质大学（武汉）计算机学院教授 王力哲
目录
第一篇 经典机器学习模型
第1章 引言：从线性回归说起 2
1.1 什么是机器学习 3
1.1.1 传统算法与机器学习算法 4
1.1.2 线性回归 9
1.2 过拟合与正则化 10
1.2.1 样本量与过拟合 10
1.2.2 正则化方法 12
1.3 岭回归和lasso回归 14
1.3.1 岭回归 14
1.3.2 lasso回归 17
1.3.3 l1正则化和l2正则化 17
1.4 本章小结与代码实现 21
1.5 本章话题：机器学习的
一般原理 25
第2章 阴阳剖分：支持向量机模型 30
2.1 支持向量机模型的基本思路 30
2.1.1 支持向量机模型的
基本思路 31
2.1.2 支持向量机算法的
基本流程 34
2.2 数学形式与求解方法 34
2.2.1 数学知识补充 35
2.2.2 数学模型与理论推导 36
2.3 核方法与维度问题 38
2.3.1 核方法的含义 39
2.3.2 核函数SVM 39
2.4 软间隔支持向量机 41
2.4.1 软间隔的含义 41
2.4.2 软间隔SVM的损失
函数 42
2.5 本章小结与代码实现 44
2.6 本章话题：高维度，是灾难
还是契机？ 46
第3章 化直为曲：逻辑斯蒂回归 50
3.1 逻辑斯蒂回归的基本原理 50
3.1.1 分类问题与回归问题 51
3.1.2 逻辑斯蒂回归算法思路 53
3.2 逻辑斯蒂函数 56
3.2.1 逻辑斯蒂函数的由来 56
3.2.2 逻辑斯蒂函数的优势 58
3.3 逻辑斯蒂回归的数学原理 59
3.3.1 逻辑斯蒂回归的数学
形式 59
3.3.2 准确率和召回率 62
3.4 参数确定的方法 65
3.4.1 似然函数简介 65
3.4.2 逻辑斯蒂回归的损失
函数 66
3.5 多项逻辑斯蒂回归 67
3.5.1 多分类问题的逻辑斯蒂
回归 67
3.5.2 softmax函数 68
3.6 本章小结与代码实现 69
3.7 本章话题：广义线性模型 72
第4章 层层拷问：决策树模型 77
4.1 模型思路与算法流程 78
4.1.1 决策树的思路——
以读心术游戏为例 78
4.1.2 决策树模型的基本流程 81
4.1.3 决策树模型的关键问题 87
4.2 特征选择原则 87
4.2.1 信息增益原则 87
4.2.2 信息增益比原则 89
4.2.3 基尼系数原则 89
4.3 剪枝策略 90
4.4 常用决策树模型：ID3与
C4.5算法 92
4.4.1 ID3算法 92
4.4.2 C4.5算法 92
4.5 多变量决策树简介 93
4.6 本章小结与代码实现 94
4.7 本章话题：信息论与
特征选择 97
第5章 近朱者赤：k近邻模型 101
5.1 模型的思路和特点 101
5.1.1 模型思路 101
5.1.2 懒惰学习与迫切学习 103
5.2 模型的相关性质 105
5.2.1 数学形式 105
5.2.2 损失函数与误差 108
5.2.3 k近邻模型的改进 109
5.3 距离函数与参数选择 111
5.3.1 距离函数 111
5.3.2 参数选择的影响 114
5.4 本章小结与代码实现 115
5.5 本章话题：相似性度量 119
第6章 执果索因：朴素贝叶斯
模型 123
6.1 贝