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『簡體書』机器学习中的线性与非线性思维

書城自編碼： 4120773
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： 翟中华
國際書號(ISBN)： 9787121495014
出版社： 电子工业出版社
出版日期： 2024-12-01

頁數/字數： /
書度/開本： 32开 釘裝： 平装

售價：HK$ 41.8

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內容簡介：
本书深入剖析机器学习中的线性思维和非线性思维，从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将线性思维和非线性思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为7章，包括线性回归中的线性思维、感知机分类中的线性思维、逻辑回归中的线性思维、支持向量机中的线性思维、核方法、高斯核函数的非线性映射作用、深度学习中的非线性。本书适合机器学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为计算机科学、统计学、电子工程、计量经济学等领域的技术人员的参考用书。
關於作者：
翟中华，清华大学经管学院《创新创业实验室》实践项目指导老师、北京洪策元创智能科技有限公司CEO、AI火箭营首席讲师。毕业于清华大学，长期从事机器学习、深度学习等方面的工作，先后在互联网、互联网金融等行业公司主持技术工作，曾在互联网征信、大数据等行业公司任技术总监。在AI火箭营讲授的课程《深度学习理论与PyTorch 实践》广受好评。自ChatGPT发布以来，积极布局GPT技术与应用，已在国外先进开源模型基础上训练中文自研模型，开发了智能客服、智能律师助手、智能问诊助理等行业大模型应用。
目錄：
目录
引言001
上篇 线性思维
第1章 线性回归中的线性思维008
1.1 线性思维009
1.2 从线性思维看线性回归015
1.2.1 直线方程016
1.2.2 由直线方程到线性回归017
1.2.3 线性回归的随机误差018
1.2.4 由随机误差项到最小二乘法021
1.3 线性回归的统计性质025
1.3.1 OLS估计量的性质025
1.3.2 线性回归的统计学假设026
第2章 感知机分类中的线性思维028
2.1 感知机中的线性分类思想029
2.1.1 什么是感知机029
2.1.2 感知机分类过程032
2.1.3 线性分类的几何视角034
2.2 感知机训练的线性思维035
2.2.1 几何角度形象理解036
2.2.2 转化为代数运算039
2.3 从几何视角看感知机训练042
第3章 逻辑回归中的线性思维045
3.1 线性回归不适合分类046
3.2 Sigmoid函数的特性049
3.3 逻辑回归是线性分类器050
第4章 支持向量机中的线性思维052
4.1 最直觉的分类思维053
4.2 线性分类056
4.3 由函数间隔到几何间隔059
4.4 软间隔支持向量机063
4.4.1 为什么需要软间隔支持向量机063
4.4.2 软间隔支持向量机的数学实现066
下篇 非线性思维
第5章 核方法072
5.1 采用核方法的动机072
5.2 使用核方法解SVM升维难题073
第6章 高斯核函数的非线性映射作用079
6.1 简单与复杂的辩证：从线性模型到非线性模型080
6.2 从有限到无限的哲学思想082
6.2.1 把有限空间映射为无限空间083
6.2.2 从无限返回有限083
6.3 泰勒级数：实现维度的无限延展和有限维度的
计算085
第7章 深度学习中的非线性089
7.1 Sigmoid函数091
7.2 ReLU函数092

 

 

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