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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《机器学习与优化》! ~8 [2 X" e' e
java电子书推荐理由：本书是一部关于Android开发的基础教程，以由浅入深、循序渐进的方式讲解了Android程序设计的核心概念和技术。本书不仅结合井字游戏开发案例形象生动地讲解了Android生命周期、用户界面、简单的数据存储等基础知识，而且还深入探讨了外部通信、基于位置的服务、内置SQLite数据库等高级主题。每章都提供了“快速阅读指南”，通过它可以迅速找到所需信息，并高效地完成工作。% j; P1 v# x$ k
# i& w: @8 k3 v7 ?, n/ ?作者：[意] 罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti） ，毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）& D, I, c( b9 E' r ?2 m, e
出版社：人民邮电出版社
8 b8 g1 k& ^7 N: t+ E1 T出版时间：2018-05
8 d, I* B8 o. C. J P书籍价格：89.00元* S) L( L/ y8 d0 U$ F* l+ {
3 A+ T# [2 I8 n
* C4 m: H0 N: a: {1 n% s
+ A6 I; h# M4 j- u/ F jjava电子书目录：- c' v! M! ]1 e) t; a0 _
第 1章 引言 1
S$ w- q. A* `% S. K1.1 学习与智能优化：燎原之火 1( f2 N6 t# A, u9 ?
1.2 寻找黄金和寻找伴侣 3
* c8 T6 g. q( ?% W5 Z' ]+ t1.3 需要的只是数据 5
2 D/ e% |# k O1.4 超越传统的商业智能 58 k" \0 m. G. @- i* L! n; c
1.5 LION方法的实施 6
& E$ Y2 V& d: @% E0 A1.6 “动手”的方法 6, h6 R* w8 s' W3 \) C
第 2章 懒惰学习：最近邻方法 9
9 I2 j* R2 K8 H) z第3章 学习需要方法 149 C7 C, ^; w5 b* ~" o8 x
3.1 从已标记的案例中学习：最小化和泛化 16
t/ ~! I4 R& a ]& J3.2 学习、验证、测试 180 H& a4 ~% C+ S0 v% Q
3.3 不同类型的误差 21, n$ e: `$ `5 p
第 一部分 监督学习0 D4 I4 k7 L# z& h6 j
第4章 线性模型 26+ g: L# C3 I) X9 S
4.1 线性回归 27
3 N$ `/ N# T2 r6 F2 O" T6 m7 o4.2 处理非线性函数关系的技巧 28- O& Q0 {0 W& ^, h1 T! v% ]1 Q9 l
4.3 用于分类的线性模型 29
- N: r( Q% k: L( w9 l& x4.4 大脑是如何工作的 30: g% d( k; D# I1 p9 e4 @4 l; Y* z; k4 D
4.5 线性模型为何普遍，为何成功 313 [/ s2 |/ o9 n
4.6 最小化平方误差和 32, O' `- a( p; D5 ]3 J
4.7 数值不稳定性和岭回归 34' \, F+ Q+ A: z, d3 d
第5章 广义线性最小二乘法 37' v! @$ R& X n6 l
5.1 拟合的优劣和卡方分布 38/ F+ L# R% d% W e# D1 s& ?
5.2 最小二乘法与最大似然估计 427 u2 h7 |2 u2 G1 q3 O0 @7 x0 w
5.2.1 假设检验 42% i& N( M' F$ A# Y% D! ]
5.2.2 交叉验证 44
- R, v1 l% x) z7 G5.3 置信度的自助法 442 J1 d2 R0 H d2 d+ {
第6章 规则、决策树和森林 50" w/ w7 _" _9 v( r# M
6.1 构造决策树 52
( L! W+ q. l, l" w6 N6.2 民主与决策森林 56
' E; `1 X2 k8 {% ~第7章 特征排序及选择 597 U; [1 N* P) h, A* k; ?: D
7.1 特征选择：情境 60* i( k1 f6 `" ?$ t, E, x. e) a) V
7.2 相关系数 62
$ G4 \; B3 f3 g' l: `7.3 相关比 631 F$ K: b# `+ g4 A1 k5 [" ]6 N1 X
7.4 卡方检验拒绝统计独立性 64
( d' {3 n& s! [' H, ^6 ]4 {/ D7.5 熵和互信息 64
5 w4 G" ^! F; U, }0 k) _第8章 特定非线性模型 676 s* `2 ~- \1 R6 I( P
8.1 logistic 回归 67/ _8 c7 J8 o- l' x% O f
8.2 局部加权回归 69
: s5 A L; U/ A4 f0 }+ N9 w3 n5 C8.3 用LASSO来缩小系数和选择输入值 726 M1 C+ n8 i/ w9 V! {: ^
第9章 神经网络：多层感知器 76
$ m/ x# g; O4 z# y+ F- _* v% ]9.1 多层感知器 78
$ R. o* p" I8 z+ A9.2 通过反向传播法学习 80
# }+ x7 q$ @' C+ y4 y2 @+ q9.2.1 批量和bold driver反向传播法 81. }( g+ E2 ?9 I" s: f4 S6 }. q
9.2.2 在线或随机反向传播 82
$ l& L9 T) v: @2 Q# }9.2.3 训练多层感知器的高级优化 83 x S6 m/ M- H5 s1 X1 J. L7 a
第 10章 深度和卷积网络 84
, c1 P. E5 z. p! `' N4 D! F5 A10.1 深度神经网络 85 javazx.com
/ `+ w3 J5 r/ Z4 m8 @3 _- i2 v) }' x$ O10.1.1 自动编码器 86/ K4 g" A! ~. l- E) g
10.1.2 随机噪声、屏蔽和课程 88
+ I. C" y+ m0 K6 n8 y, J) M10.2 局部感受野和卷积网络 89
w& `( Q l7 \3 @2 b第 11章 统计学习理论和支持向量机 94$ o8 `2 [$ U* L
11.1 经验风险最小化 96+ ~& v1 ?" e: {3 d4 i
11.1.1 线性可分问题 98
% ^& C# H# j% n- C# d# M11.1.2 不可分问题 100; P, L' U( \5 `% d+ U: V
11.1.3 非线性假设 100
' |+ O8 h h# y+ |5 H1 d" H* X11.1.4 用于回归的支持向量 1011 v" P6 y, R& r8 x# W8 g9 I ~1 h
第 12章 最小二乘法和健壮内核机器 103
, m* ?( l3 x& p( b) s7 p12.1 最小二乘支持向量机分类器 1049 b: C( a4 |: O/ D: W1 B/ Q
12.2 健壮加权最小二乘支持向量机 106' z3 J' b, h& F& j1 {: o
12.3 通过修剪恢复稀疏 107* r9 K6 N3 S Y/ I: Y9 R
12.4 算法改进：调谐QP、原始版本、无补偿 1081 E# k u6 Q- S" O/ j: `( K
第 13章 机器学习中的民主 1103 H$ A9 Q; ?% Q9 I! n- ^% H+ D
13.1 堆叠和融合 1110 C+ }) G! L& Z% [* e/ q
13.2 实例操作带来的多样性：装袋法和提升法 113
8 f- G( [' @# ^$ W13.3 特征操作带来的多样性 114
& j0 h. q9 h4 g7 ]* [13.4 输出值操作带来的多样性：纠错码 115
$ g2 |3 W6 O$ C+ a13.5 训练阶段随机性带来的多样性 115
& z! l9 w9 k' J& `2 ^1 y13.6 加性logistic回归 115
5 Q0 r6 v) y- e5 W+ z0 s13.7 民主有助于准确率－拒绝的折中 1188 D7 o3 [+ g* ]! V$ l
第 14章 递归神经网络和储备池计算 121: {% s+ \8 D9 t# H
14.1 递归神经网络 1224 g$ ?; G E% l
14.2 能量极小化霍普菲尔德网络 1241 G1 {# B1 d0 ^4 S) p
14.3 递归神经网络和时序反向传播 126
. a- }$ ]) Q1 |* ~( P% b/ }! M14.4 递归神经网络储备池学习 127! B; z v8 o5 m3 D4 ~1 C! G
14.5 超限学习机 128
1 L+ c/ W) D8 ~第二部分 无监督学习和聚类
2 P( X& M4 ]5 [* ~8 R) k# d第 15章 自顶向下的聚类：K均值 132+ T6 n$ X0 Q3 R3 s; Z
15.1 无监督学习的方法 134" y( v( G( W+ I& }
15.2 聚类：表示与度量 135$ }2 s0 O& P3 D+ a6 ]7 d1 B
15.3 硬聚类或软聚类的K均值方法 1373 |& H8 r- Z* y8 ]* z
第 16章 自底向上（凝聚）聚类 142
5 p9 F0 T# j. i9 t8 d16.1 合并标准以及树状图 142
5 v2 ?4 Z& L3 |; D" H& a) U16.2 适应点的分布距离：马氏距离 144
9 _! ?; f: v! X, `16.3 附录：聚类的可视化 146$ k, J1 {% L6 R) s- Q; \
第 17章 自组织映射 1492 N* f$ \) S0 ]0 i) k. w) q
17.1 将实体映射到原型的人工皮层 150
/ f- s' d1 X- ^7 O17.2 使用成熟的自组织映射进行分类 153
9 r S& E( m$ z+ {2 `4 f第 18章 通过线性变换降维（投影） 155
( j! K! Z- y; x) O# Y* \ ?0 U18.1 线性投影 1565 h& g4 F( Y) b" v" m4 y
18.2 主成分分析 158
+ ^" `: O2 N& I% k {4 k18.3 加权主成分分析：结合坐标和关系 160, h. n! W I' S* k9 r5 t- K
18.4 通过比值优化进行线性判别 1616 k$ v4 y: q: J I
18.5 费希尔线性判别分析 163. e8 b9 o: X, i9 V, ?
第 19章 通过非线性映射可视化图与网络 165
# c6 l+ Z+ T& z; Z L2 w" G, I$ G19.1 最小应力可视化 1669 h. }/ O0 m, I( K/ n" ^- E
19.2 一维情况：谱图绘制 168$ o* ^: @( v; ^8 ^
19.3 复杂图形分布标准 170' e, b1 a' d T
第 20章 半监督学习 174
8 k9 S: i; ~' C: _4 b! C0 f20.1 用部分无监督数据进行学习 175
" I3 g9 H z3 c8 N7 M7 G+ @4 T+ h, n20.1.1 低密度区域中的分离 177* V& w/ p, A' V# k
20.1.2 基于图的算法 177
' P. i4 }3 m# I' K/ C20.1.3 学习度量 1797 J, ?; b7 A( g* D, m# A3 \2 k
20.1.4 集成约束和度量学习 179
" N+ c w5 h- V! z第三部分 优化：力量之源" A3 v1 S" q' o& K" G! }
第 21章 自动改进的局部方法 1846 C" l" Q2 D( y. k C- r
21.1 优化和学习 185
: L# T( z/ S) c% E" e21.2 基于导数技术的一维情况 186) K* R+ ^* @5 F2 Z0 I( \1 J) Z
21.2.1 导数可以由割线近似 190
; V# G" \) }* q- S/ T21.2.2 一维最小化 191 j; s. s# T* J1 W
21.3 求解高维模型（二次正定型） 191
8 P+ u: a( ]" n) j4 V21.3.1 梯度与最速下降法 194
' v. b5 t, b3 I1 j8 X; H" z21.3.2 共轭梯度法 1960 J( m6 R+ U% ]: c& w; V' j
21.4 高维中的非线性优化 196
; W8 a1 a, d: w% p: I2 I6 h21.4.1 通过线性查找的全局收敛 197
' t+ v0 y2 b0 }0 l9 F2 N# ^21.4.2 解决不定黑塞矩阵 198
# M4 W/ o- W0 N( j" e, k21.4.3 与模型信赖域方法的关系 199
$ ]- p5 W9 M8 c* o21.4.4 割线法 200$ s4 I# B& C s1 }. ]+ w, `7 p% z
21.4.5 缩小差距：二阶方法与线性复杂度 201
5 a: a5 G% o8 \ N2 T( M21.5 不涉及导数的技术：反馈仿射振荡器 202. a0 m' R. |! E5 v, Z6 m5 ?5 Y
21.5.1 RAS：抽样区域的适应性 2038 o1 D) {& w, g1 ]
21.5.2 为健壮性和多样化所做的重复 205
) o2 r B7 e! I/ U& ?第 22章 局部搜索和反馈搜索优化 211+ a$ |2 _4 F# H8 m
22.1 基于扰动的局部搜索 212, B) x! I# c( `* U9 O7 O
22.2 反馈搜索优化：搜索时学习 215; r3 ]1 C* {& R
22.3 基于禁忌的反馈搜索优化 2172 o: ~# ^$ ^7 r$ H$ u9 [( _' a
第 23章 合作反馈搜索优化 222
5 E$ v, v* x1 O& i& O23.1 局部搜索过程的智能协作 223
+ z9 l4 U4 p6 ~7 z0 g- X4 d8 F23.2 CoRSO：一个政治上的类比 224 U! S/ A3 `* A
23.3 CoRSO的例子：RSO与RAS合作 226, G+ u2 f" L% m$ a9 c
第 24章 多目标反馈搜索优化 232% x; k" ?6 J6 k8 Z9 y8 U4 K+ I7 U5 J- d
24.1 多目标优化和帕累托最优 233" R8 u# |* S$ ]" e q( f
24.2 脑－计算机优化：循环中的用户 235
5 a( { b4 ]# } E第四部分 应用精选7 {# W' ~! K1 W& b! X* h2 @3 q
第 25章 文本和网页挖掘 240& S8 Z( l9 m. i# }
25.1 网页信息检索与组织 2416 [7 E$ B1 y) Y3 c
25.1.1 爬虫 241
- h8 x8 O0 P) E# s/ Q7 W25.1.2 索引 242. m6 E2 C: q+ `# _% h8 t8 r- R7 h
25.2 信息检索与排名 244. M7 w* t) l! \5 n6 W8 l
25.2.1 从文档到向量：向量－空间模型 245
! L* r8 G C. z0 A1 ^4 T25.2.2 相关反馈 247% j$ `5 U; e! f, o: e
25.2.3 更复杂的相似性度量 248
2 w9 G( T H% N/ u: O9 u25.3 使用超链接来进行网页排名 250! Q" H' ]0 f R1 D' G
25.4 确定中心和权威：HITS 254
" a' c% M& M) ]7 d& o n25.5 聚类 256
6 s% ~$ j# E2 \( x3 G第 26章 协同过滤和推荐 257. M" Z1 n3 p3 C' q$ A
26.1 通过相似用户结合评分 258" E' L$ q5 A' Y0 a- z* z
26.2 基于矩阵分解的模型 260
# _9 q6 f" V- r3 e. M0 c8 {, ?0 s参考文献 263
! X9 r, v! | W* G# v' B8 t索引 269
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发表于 2019-6-19 00:36:56
发表于 2019-6-19 20:01:39
