图解机器学习完整版 ([日]杉山将) 中文pdf扫描版[59MB]

《图解机器学习》用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。

图解机器学习

第I部分绪论
第1章什么是机器学习
第2章学习模型
第II部分有监督回归
第3章最小二乘学习法
第4章带有约束条件的最小二乘法
第5章稀疏学习
第6章鲁棒学习
第III部分有监督分类
第7章基于最小二乘法的分类
第8章支持向量机分类
第9章集成分类
第10章概率分类法
第11 章序列数据的分类
第IV部分无监督学习
第12章异常检测
第13章无监督降维
第14章聚类
第V部分新兴机器学习算法
第15章在线学习
第16章半监督学习
第17章监督降维
第18章迁移学习
第19章多任务学习
第VI部分结 语
第20章总结与展望