圖解機器學習 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 計算機 數據挖掘 人工智能 計算機科學 編程 科普 AI
發表於2024-11-14
圖解機器學習 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024
大部分內容是公式,圖解隻是噱頭,看瞭也沒有什麼幫助
評分這本書本身的內容,非常精妙!失敗是在文案:這絕非入門書,甚至不能叫圖解。最貼切的書名應該是《統計學習,從最小均方誤差說開去》。私以為,入門機器學習途徑有二,一是受深度學習感召,從感知器始,再來輸入/單隱層/輸齣的標準神經網絡結構,到多層感知器,再由自動編碼、RNN和CNN漸入DNN傢族,這種宏觀視野有助於建立“模型-優化算法-準則”的機器學習大觀。另一條是從統計入手,貝葉斯-似然估計-均方誤差-綫性判彆-支持嚮量,推而廣之到集成、度量學習、降維等,以代數與統計為主,從公式推演。本書是罕見的後一條路,起點不低,LS直接上核,給的第一個公式概括性極強,看齣作者厚積薄發,但不適閤初學!!!倒是已對整個ML領域走一圈迴頭讀會醍醐灌頂。另外,一些術語(日語譯法)和常用的不一緻,但不影響理解。
評分機器學習入門書籍,掌握幾個金典監督和非監督學習
評分數學以前沒學好,現在抓狂瞭。
評分尼瑪都沒圖這也叫圖解?公式賊多。建議看《機器學習實戰》
杉山將
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。
許永偉
2009年赴東京大學攻讀博士學位,現於東京大學空間信息科學研究所從事博士後研究(特任研究員)。主要研究方嚮為模式識彆與機器學習、圖像處理與計算機視覺,對數據挖掘、大數據和信息架構有濃厚興趣。
本書用豐富的圖示,從最小二乘法齣發,對基於最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。
本書適閤所有對機器學習有興趣的初學者閱讀。
187張圖解輕鬆入門
提供可執行的Matlab程序代碼
覆蓋機器學習中最經典、用途最廣的算法
專業實用
東京大學教授、機器學習權威專傢執筆,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
基於最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。
很多数学公式,比起教科书强了那么一点。 如果没有概率基础,没有行列式基础,那么看书一样很吃力。 当然,只要坚持刨根问底,不去推导公式,仅仅理解一下还是有用的。 记得微软的一个机器学习类库,有个讲侦探的故事来说明贝叶斯推理机的原理。很不错 重点还是在于数学基础,...
評分说图解不太合适,其实大多只是正文插入了几张萌图。 如果你一点数学都不懂,想看图学会,那肯定要大失所望的。 书很小很薄,定价似乎稍高了点,不过主要的东西也都有了,简要介绍理论之后给出matlab代码,可以当作一本小字典迅速浏览。
評分很多数学公式,比起教科书强了那么一点。 如果没有概率基础,没有行列式基础,那么看书一样很吃力。 当然,只要坚持刨根问底,不去推导公式,仅仅理解一下还是有用的。 记得微软的一个机器学习类库,有个讲侦探的故事来说明贝叶斯推理机的原理。很不错 重点还是在于数学基础,...
評分很多数学公式,比起教科书强了那么一点。 如果没有概率基础,没有行列式基础,那么看书一样很吃力。 当然,只要坚持刨根问底,不去推导公式,仅仅理解一下还是有用的。 记得微软的一个机器学习类库,有个讲侦探的故事来说明贝叶斯推理机的原理。很不错 重点还是在于数学基础,...
評分说图解不太合适,其实大多只是正文插入了几张萌图。 如果你一点数学都不懂,想看图学会,那肯定要大失所望的。 书很小很薄,定价似乎稍高了点,不过主要的东西也都有了,简要介绍理论之后给出matlab代码,可以当作一本小字典迅速浏览。
圖解機器學習 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024