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机器学习及应用——在线实验_在线自测 - 李克清,时允田
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2024-04-30 09:39:14
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 导论
    • 1.1 引言
    • 1.2 基本术语
    • 1.3 概念学习与假设空间
    • 1.4 归纳偏好
    • 1.5 经验误差与过拟合
    • 1.6 模型评估与选择
    • 1.7 性能度量
    • 1.8 发展历程
    • 1.9 应用现状
    • 习题1
  • 第2章 Python初步
    • 2.1 Python概述
    • 2.2 NumPy库介绍
    • 2.3 Matplotlib库介绍
    • 2.4 SciPy库函数
    • 2.5 scikit-learn库函数
    • 习题2
  • 第3章 决策树
    • 3.1 引言
    • 3.2 ID3决策树
    • 3.3 C4.5决策树
    • 3.4 sklearn与回归树
    • 习题3
  • 第4章 神经网络
    • 4.1 引言
    • 4.2 神经元模型
    • 4.3 感知机与多层神经网络
    • 4.4 误差反向传播算法
    • 4.5 玻耳兹曼机
    • 4.6 综合案例
    • 习题4
  • 第5章 支持向量机
    • 5.1 引言
    • 5.2 线性分类
    • 5.3 线性支持向量机
    • 5.4 非线性支持向量机
    • 5.5 序列最小优化算法
    • 5.6 综合案例
    • 习题5
  • 第6章 贝叶斯分类器
    • 6.1 引言
    • 6.2 朴素贝叶斯分类
    • 6.3 极大似然估计
    • 6.4 贝叶斯网络
    • 习题6
  • 第7章 集成学习
    • 7.1 引言
    • 7.2 Voting
    • 7.3 Bagging
    • 7.4 Boosting
    • 7.5 综合案例
    • 习题7
  • 第8章 聚类
    • 8.1 引言
    • 8.2 距离计算
    • 8.3 k-means聚类
    • 8.4 密度聚类
    • 8.5 层次聚类
    • 8.6 综合实例
    • 习题8
  • 第9章 降维
    • 9.1 引言
    • 9.2 k-近邻学习
    • 9.3 主成分分析
    • 9.4 低维嵌入
    • 9.5 奇异值分解
    • 9.6 综合实例
    • 习题9
  • 第10章 概率图模型
    • 10.1 引言
    • 10.2 马尔科夫过程
    • 10.3 Viterbi算法
    • 10.4 综合案例
    • 习题10
  • 第11章 深度学习初步
    • 11.1 引言
    • 11.2 表示问题
    • 11.3 学习问题
    • 11.4 优化问题
    • 11.5 认知问题
    • 11.6 基本模型
    • 11.7 TensorFlow的简介与安装
    • 11.8 TensorFlow的基本使用
    • 11.9 基于卷积神经网络的MNIST手写体识别实验
    • 习题11
  • 参考文献
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