电子书：《机器学习周志华人工智能入门》_周志华_2016-01-01《机器学习周志华人工智能入门》_周志华_20160101
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内容简介：
非卖品.仅供非商业用途或交流学习机器学习3.6类别不平衡问题3.7阅读材料参考文献体息一会儿第4章决策树734.2划分选择4.3剪枝处理44连续与缺失值4.5多变量决策树46阅读材料习题参考文献四88239休息一会儿第5章神经网络51神经元模型5.2感知机与多层网络5.3误差逆传播算法5.4全局最小与局部极5.5其他常见神经网络5.6深度学习读材料习题参考文献休息一会儿第6章支持向量机6.2对偶问题6.3核函数6.4软同隔与正则化6.5支持向量回归
卖品.仅供非商业用途或交流学6.6核方法6.7阅读材料参考文献休息一会第7章贝叶斯分类器71贝叶斯决策论73朴素贝叶斯分类器7.4半朴素贝叶斯分类器6em算法7阅读材料666参考文献休息一会儿第8章集成学习178.1个体与集成8.2 boostingagging与随机森林8.4结合策略8.5多样性8.6阅读材料习题参考文献休息一会儿第9章聚类9.3距离计算9.5密度聚类
卖品.仅供非商业用途或交流学习使用9.6层次聚类97阅读材料参考文献体息一会儿第10章降维与度量学习10.4核化线性降维10.6度量学习2370.7阅读材料参考文献休息一会儿第11章特征选择与稀疏学习11.1子集搜索与评价11.2过滤式选择114嵌入式选择与l1正则化11.5稀疏表示与_字_典_学习压缩感知11.7阅读材料习题参考文献休息一会儿第12章计算学习理论12.2pac学习123有限假设空间124vc维
卖品.仅供非商业用途或交流学125 rademacher复杂度126稳定性127阅读材料习题参考文献休息一会第13章半监督学习131未标记样本13.2生成式方法13.3半监督svm4图半监督学习13.5基于分歧的方法13.6半监督聚类13.7阅读材料习题参考文献休息一会第14章概率图模型14.1隐马尔可夫模型142马尔可夫随机场14.3条件随机场4.4学习与推断14.5近似推断146话题模型4.7阅读材料参考文献体息一会儿第15章规则学51基本概念15.2序贯覆盖5.3剪枝优化
卖品.仅供非商业用途或交流学习使用机器学习15.4一阶规则学习155归纳逻辑程序设计5.6阅读材料习题参考文献第16章强化学习37116.1任务与奖赏臂赌博机16.3有模型学习16.4免模型学习6.6模仿学16.7阅读材料93习题参考文献附录a矩阵b优化c概率分布索引
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