機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程
定 價(jià)：35 元
- 作者：姚舜才
- 出版時(shí)間：2020/3/1
- ISBN：9787560655512
- 出 版 社：西安電子科技大學(xué)出版社
- 中圖法分類：TP181
- 頁(yè)碼：240
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開(kāi)本：16K
本書介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法、歷史發(fā)展、應(yīng)用前景及相關(guān)問(wèn)題。內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的必要的數(shù)學(xué)知識(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模式和任務(wù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及算法結(jié)構(gòu)，分類與聚類學(xué)習(xí)算法，數(shù)據(jù)維度歸約的基本方法，圖理論及方法以及當(dāng)前比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法。本書在加深學(xué)生對(duì)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法理解的基礎(chǔ)上適當(dāng)擴(kuò)展其視野，以培養(yǎng)和提高其解決實(shí)際問(wèn)題的能力。
本書可作為高等學(xué)校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，也適合該領(lǐng)域的工程技術(shù)人員參考使用。
近年來(lái)，人工智能（AI）的發(fā)展如火如荼，在很多領(lǐng)域都顯示了強(qiáng)大的生命力。機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為人工智能的核心也受到了廣泛的重視。鑒于此，普及機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識(shí)，讓更多的人特別是青年學(xué)生深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)，進(jìn)而在工作中將機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法進(jìn)行有效應(yīng)用，就成為一項(xiàng)很重要的工作。目前，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行介紹和研究的書籍已經(jīng)有不少，這些書籍大多出自國(guó)內(nèi)外業(yè)界翹楚之手，其學(xué)術(shù)水平自不待言。然而這些書籍更多地著眼于學(xué)術(shù)上的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)構(gòu)上的完整性，數(shù)學(xué)分析及推導(dǎo)的內(nèi)容較多，而且基本都是“大部頭”著作，對(duì)于處于入門階段的讀者來(lái)講，可能閱讀和理解起來(lái)較為困難。為了幫助廣大讀者打開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域的大門，我們精心編寫了本書。在本書的編寫過(guò)程中，我們以邏輯清晰、突出重點(diǎn)、簡(jiǎn)潔明了、方便接受、好學(xué)好懂為原則，盡量用較為平實(shí)的語(yǔ)言對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行描述，以便于理解。在此基礎(chǔ)上再漸次加深難度，逐步引領(lǐng)讀者步入機(jī)器學(xué)習(xí)的殿堂。
本書以典型和常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法為例進(jìn)行介紹，全書內(nèi)容共分八章。第一章緒論，主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本情況、該領(lǐng)域的重要人物、學(xué)術(shù)流派、發(fā)展歷程以及應(yīng)用前景，同時(shí)對(duì)由機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展所產(chǎn)生的社會(huì)影響也做了相應(yīng)評(píng)述；第二章對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)所用到的數(shù)學(xué)知識(shí)進(jìn)行了回顧和補(bǔ)充，主要集中在矩陣?yán)碚摵徒y(tǒng)計(jì)學(xué)方面；第三章對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本任務(wù)和學(xué)習(xí)模式進(jìn)行了闡述，特別是對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的擬合（回歸）方法進(jìn)行了討論；第四章較為全面地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)理進(jìn)行了分析和評(píng)介；第五章對(duì)于作為機(jī)器學(xué)習(xí)基本任務(wù)之一的分類和聚類方法，從基本的基于統(tǒng)計(jì)的分類、聚類方法到現(xiàn)在較為先進(jìn)的方法均進(jìn)行了介紹；第六章對(duì)數(shù)據(jù)維度歸約方法進(jìn)行了介紹，內(nèi)容涉及基于多元統(tǒng)計(jì)的方法及多類數(shù)據(jù)特征提取等；第七章對(duì)圖方法進(jìn)行了介紹，特別是對(duì)于決策樹(shù)理論進(jìn)行了較為詳細(xì)的分析；第八章介紹了當(dāng)前主流的、較為典型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在一定程度上屬于拓展視野的內(nèi)容。
本書第一至第四章、第六章、第八章由姚舜才編寫，第五章、第七章由孫傳猛編寫。全書由姚舜才統(tǒng)稿定稿。本書配有教學(xué)PPT演示文檔，讀者可從出版社網(wǎng)站下載。
本書的編寫得到了西安電子科技大學(xué)出版社李惠萍老師的幫助和鼓勵(lì)，在此表示衷心的感謝！
機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展日新月異，而本書作者的知識(shí)學(xué)養(yǎng)水平有限，書中難免存在不當(dāng)之處，懇請(qǐng)廣大讀者及專家不吝指正。
第一章 緒論 1
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展簡(jiǎn)史與概況 2
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀 5
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)問(wèn)題 9
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展前景 12
第二章 機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 14
2.1 線性代數(shù)與矩陣分析基礎(chǔ) 14
2.1.1 線性空間基礎(chǔ) 14
2.1.2 范數(shù) 16
2.1.3 矩陣運(yùn)算及其分解 18
2.2 概率與統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 21
2.2.1 概率分布 22
2.2.2 數(shù)字特征 31
2.2.3 估計(jì)理論基礎(chǔ) 35
2.2.4 貝葉斯理論基礎(chǔ) 39
2.3 優(yōu)化理論基礎(chǔ) 41
2.3.1 無(wú)約束最優(yōu)化 41
2.3.2 帶有約束條件的最優(yōu)化 42
復(fù)習(xí)思考題 43
第三章 機(jī)器學(xué)習(xí)基本知識(shí) 44
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的建模問(wèn)題 44
3.1.1 線性擬合（回歸）及建模問(wèn)題 44
3.1.2 非線性擬合（回歸）及建模問(wèn)題 50
3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模式概述 54
3.2.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)模式 55
3.2.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模式 60
復(fù)習(xí)思考題 66
第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 67
4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 67
4.2 典型前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 73
4.2.1 前饋型（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本運(yùn)行模式 76
4.2.2 前饋型（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)問(wèn)題 80
4.3 典型反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 83
4.3.1 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本運(yùn)行模式 83
4.3.2 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)問(wèn)題 87
4.4 其他典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 91
4.4.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 91
4.4.2 自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 96
4.4.3 小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 102
4.4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 105
復(fù)習(xí)思考題 109
第五章 分類與聚類學(xué)習(xí)算法 110
5.1 分類學(xué)習(xí)算法 110
5.1.1 線性分類算法 111
5.1.2 非線性分類算法 120
5.1.3 核方法與支持向量機(jī) 128
5.2 聚類學(xué)習(xí)算法 134
5.2.1 K均值聚類算法 135
5.2.2 其他聚類算法 138
復(fù)習(xí)思考題 139
第六章 數(shù)據(jù)維度歸約方法 140
6.1 單類數(shù)據(jù)降維 140
6.1.1 主成分分析 140
6.1.2 因子分析 148
6.1.3 相關(guān)分析 157
6.2 非線性降維算法簡(jiǎn)介 161
6.2.1 等距映射 162
6.2.2 拉普拉斯特征映射 163
6.2.3 局部線性嵌入 166
6.3 多類數(shù)據(jù)特征選擇與提取 167
復(fù)習(xí)思考題 170
第七章 圖方法 171
7.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 171
7.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論 171
7.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理 173
7.2 決策樹(shù)理論 176
7.2.1 定義與結(jié)構(gòu) 176
7.2.2 特征選擇準(zhǔn)則 177
7.2.3 “過(guò)擬合”問(wèn)題 179
7.2.4 連續(xù)值處理 180
7.2.5 決策樹(shù)生成 180
7.2.6 算法實(shí)例 181
7.3 馬爾可夫網(wǎng)絡(luò) 189
復(fù)習(xí)思考題 191
第八章 其他典型機(jī)器學(xué)習(xí)方法概述 192
8.1 隱含馬爾可夫模型 192
8.2 蒙特卡洛方法 196
8.3 組合多學(xué)習(xí)器 201
8.4 近似推斷 206
8.5 增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法 210
8.6 深度學(xué)習(xí)方法概述 214
8.7 深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用舉例 221
復(fù)習(xí)思考題 229
參考文獻(xiàn) 230
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