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理論到實作都一清二楚!機器學習原理深究
作者:
李航
出版社:
深智數位
出版日:
2023/01/18
裝訂:
平裝
【新書簡介】 ◇◆◇ 29 個主題一次涵蓋現代所有機器學習的數學、統計原理!◇◆◇ 人們透過機器學習,試著讓電腦能夠從大量資料中學習成長,不僅可以運用在生活各方面的功能提升,甚至還能透過這些既有的資料,起到鑑往知來的效果,處在當今資訊爆炸的時代,正是你開始學機器學習的最好時機! 本書收錄了關於機器學習最重要的統計應用及數學原理,全書分成了監督學習和無監督學習,以及深度學習三大區塊。 在監督學習部分,介紹了最基本的三大問題――分類、回歸、標注,並針對這三大問題,介紹各種解決方法。包括了感知機、K近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸、最大熵模型、擬牛頓法、支援向量機(SVM)、各種提升法(Boost)、EM演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場等等,在監督學習也特別獨立出一章來複習整合這些演算法。 而在無監督學習上,則介紹了當代最重要的幾個演算法及模型,包括了聚類方法(如K均值)、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析(包括了最流行的向量空間)、機率潛在語義分析等。在較進階的應用上,也介紹了馬可夫鏈蒙地卡羅法、吉布斯抽樣、潛在狄利克雷分配模型,另外奠定Google基本的PageRank演算法也有詳細的說明。 在深度學習的部分,也有前饋神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、序列到序列模型、預訓練語言模型、生成對抗網路等,以及最後的深度學習方法總結,是想要完備機器學習知識的讀者,不容錯過的集大成之作! 【適合讀者】 ● 機器學習相關學習者。 ● 從事資訊檢索、自然語言處理等領域的學生與研究人員。 ● 從事機器學習的專業研究人員。
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