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机器学习导论大数据与人工智能导论

时间:2018-03-07 20:21来源:楠楠 作者:平安幸福 点击:
介绍了它们是如何在大数据平台上分布式实现的。第六章是当前热门的深度学习技术的介绍。对于学习。第七章是实践。机器学习导论。 图书目录:第一章 绪论 101.1日益增长的数据

介绍了它们是如何在大数据平台上分布式实现的。第六章是当前热门的深度学习技术的介绍。对于学习。第七章是实践。机器学习导论。

图书目录:第一章 绪论 101.1日益增长的数据 101.1.1大数据基本概念 111.1.2大数据发展历程 111.1.3大数据的特征 121.1.4大数据的基本认识 131.2人工智能 141.2.1认识人工智能 141.2.2人工智能的派别与发展历史 141.2.3人工智能的现状与应用 141.2.3 当人工智能遇上大数据 151.3 大数据与人工智能的机遇与挑战 161.3.1大数据与人工智能面临的难题 161.3.2大数据与人工智能的前景 17

内容提要:对比一下与人。本书主要涉及数据工程、人工智能算法原理,对于机器学习导论。主要讲授网络大数据、物联网、人工智能等课程,导论。主要研究方向为未来网络体系架构、网络大数据、物联网等。

作者简介:机器学习导论。姚海鹏 博士北京邮电大学副教授,主要讲授网络大数据、物联网、人工智能等课程,想知道人工智能。敬请关注:官方微信:机器学习导论大数据与人工智能导论。知书通礼官方微博:数据。@信通传媒图书业务合作业务合作电话:机器学习导论。010-

作者简介:你看机器。姚海鹏 博士北京邮电大学副教授,事实上大数。 了解更多详情,对比一下机器学习导论。 第三章 机器学习算法 413-1机器学习绪论 413.1.1 机器学习基本概念 413.1.2评价标准 433.1.3 机器模型的数学基础 463-2决策树理论 503.2.1决策树模型 503.2.2 决策树的训练 533.2.3 本节总结 583.3 朴素贝叶斯理论 593.4线性回归 633.5逻辑斯蒂回归 663.5.1二分类逻辑回归模型 663.5.2 二分类逻辑斯蒂回归的训练 683.5.3 softmax分类器 713.5.4逻辑斯蒂回归和softmax的应用 723.5.5本节总结 723.6神经网络 733.6.1生物神经元和人工神经元 733.6.2感知机 753.6.3 BP神经网络 773.6.4 Sklearn中的神经网络 803.6.5本章小结 813.6.6 拓展阅读 813.7支持向量机 813.7.1 间隔 823.7.2 支持向量机的原始形式 843.7.3 支持向量机的对偶形式 863.7.4特征空间的隐式映射:其实机器学习导论。核函数 873.7.5 支持向量机拓展 903.7.6 支持向量机的应用 903.8集成学习 913.8.1 基础概念 913.8.2 Boosting 943.8.3 Bagging 983.8.4 Stacking 993.9聚类 1003.9.1聚类思想 1003.9.2性能计算和距离计算 1003.9.3原型聚类:事实上机器学习导论。K-means 1013.9.4密度聚类:事实上机器学习导论。DBSCAN 1033.9.5层次聚类 1053.9.6 Sklearn中的聚类 1053.9.7本章小结 1063.9.8拓展阅读 1063.10降维与特征选择 1063.10.1维数爆炸与降维 1063.10.2降维技术 1073.10.3特征选择算法 1093.10.4 Sklearn中的降维 1123.10.5本章小结 112

附 录 206A 矩阵基础 206B 梯度下降 209牛顿法 210C 拉格朗日对偶性 211D python 语法知识 213E Java语法基础介绍 228


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