具体描述
《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。
《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。
作者简介
于剑，北京交通大学计算机学院教授，博士生导师，交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任，先后获得北京大学数学专业本科、硕士、博士，中国人工智能学会机器学习专委会副主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会秘书长，承担多项国家自然科学基金项目，发表多篇学术论文，包括TPAMI、CVPR 等。
目录信息
前言
目录
第1章 引言
第2章 归类理论
第3章 密度估计
第4章 回归
第5章 单类数据降维
第6章 聚类理论
第7章 聚类算法
第8章 分类理论
第9章 基于单类的分类算法：神经网络
第10章 K近邻分类模型
第11章 线性分类模型
第12章 对数线性分类模型
第13章 贝叶斯决策
第14章 决策树
第15章 多类数据降维
第16章 多类数据升维：核方法
第17章 多源数据学习
后记
索引
彩插
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
酸腐
评分一本书写的不知所云，也是达到了新的高度
评分用归类来公理化机器学习,读了一半感觉好民科的感觉....
评分作者的目的是公理化机器学习这个领域，不过他的提出的概念、公理有点粗放啊，比如结果分类有四大类，而且其中有一类叫“非正则归类结果”，说的是不满足某一公理分类的统称......
评分酸腐
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