统计机器学习导论 (日.杉山将) 中文pdf高清版[81MB]

机器学习导论下载

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  • 书籍语言:简体中文
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  • 更新时间:2019-11-21 17:41:49
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《统计机器学习导论》对机器学习的关键知识点进行了全面讲解,帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识,接着详细分析机器学习技术的两类主要方法——生成方法和判别方法,后深入研究了如何使机器学习算法在实际应用中发挥更大的作用。本书提供程序源代码,便于读者进行数据分析实践。

本书适合高等院校计算机、统计等专业的研究生和高年级本科生阅读,同时也适合相关领域的技术人员参考。

目录

第一部分绪论
第1章统计机器学习
第二部分概率与统计
第2章随机变量与概率分布
第3章离散概率分布的实例
第4章连续概率分布的实例
第5章多维概率分布
第6章多维概率分布的实例
第7章独立随机变量之和
第8章概率不等式
第9章统计估计
第10章假设检验
第三部分统计模式识别的生成式方法
第11章通过生成模型估计的模式识别
第12章极大似然估计
第13章极大似然估计的性质
第14章极大似然估计的模型选择
第15章高斯混合模型的极大似然估计
第16章非参数估计
第17章贝叶斯推理
第18章边缘相似的解析近似
第19章预测分布的数值近似
第20章贝叶斯混合模型
第四部分统计机器学习的判别式方法
第21章学习模型
第22章最小二乘回归
第23章具有约束的最小二乘回归
第24章稀疏回归
第25章稳健回归
第26章最小二乘分类器

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