java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 机器学习：从公理到算法》6 I: f+ W4 r! t
java电子书推荐理由：机器学习是本次人工智能热潮的核心技术。引起轰动的应用如AlphaGo等,都可以看到机器学习的身影。目前，机器学习理论纷繁复杂，算法形式花样百出。人们一直在疑惑，机器学习，特别是其中的深度学习的本质到底是什么？作者积二十年研究之力，将各种学习理论融于一体，提出了五条学习公理，据此推导出了常见的学习算法，包括深度学习。如果想要知道机器学习的本质，快速理清各种学习算法之间的关系，本书是一条不容错过的终南捷径。
5 K6 c$ b9 P8 R5 y+ B$ [! k! z" |( v, t2 F$ m' m
作者：于剑
8 q& |% i/ u- {! F0 p* [( ?出版社：清华大学出版社, S$ Q0 I) D Z9 ]; R R5 Y
出版时间：2017-07-19
7 Y9 { B6 m, M/ |8 l/ T书籍价格：62.30元
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( T# z8 I7 ~+ {) c" D! s; j! l - _' Q( q% w1 D8 b: _) v" \
+ P6 H- e! x7 {% N, A/ J9 o" \3 g5 a) E/ O
java电子书目录：
) Y% E; B. j4 }第 1章引言 .............................................................................................1 * m3 s7 A/ U& r9 U$ \
1.1机器学习的目的：从数据到知识 .....................................................1 , _3 ~+ f/ e# R/ p
1.2机器学习的基本框架 .....................................................................2 . n( p* v' q) d) a6 c/ @
1.2.1数据集合与对象特性表示 .....................................................3 - n( }" h6 _/ s
1.2.2学习判据 ............................................................................4 " {, ` p) m, o& m
1.2.3学习算法 ............................................................................5
. _: p% O6 J. Q6 H) ^$ N1.3机器学习思想简论 .........................................................................5 延伸阅读 ..............................................................................................7 习题 ....................................................................................................8 参考文献 ..............................................................................................9 : U1 S' Y* m2 m- G) K* m
第 2章归类理论..................................................................................... 11 " u9 e+ [" Z0 I: n/ f- h5 Y7 x! H& U
2.1类表示公理 ................................................................................. 13
# w; w' m7 d: q! ]( h( {2.2归类公理 .................................................................................... 17 ' {2 b) E) F% ^; `: Z( F# e
2.3归类结果分类 ............................................................................. 20
. k* {/ {/ ~) w) l, `, [; J# U. Z$ E2.4归类方法设计准则 ....................................................................... 22
6 y" M+ c$ t$ e, r5 q2.4.1类一致性准则 ................................................................... 23
- q9 i$ T% W- u1 q2.4.2类紧致性准则 ................................................................... 23
) R7 H, Y; v# Z" i2.4.3类分离性准则 ................................................................... 25 0 W9 y: K8 E! a7 m) B: x) Q
2.4.4奥卡姆剃刀准则 ................................................................ 25 讨论 .................................................................................................. 27 延伸阅读 ............................................................................................ 29 习题 .................................................................................................. 30 参考文献 ............................................................................................ 31 # P- g0 M9 i& G/ \! O6 P
第 3章密度估计..................................................................................... 33 8 n( X0 D8 ~' h
3.1密度估计的参数方法 ................................................................... 33
2 v% u+ l8 w4 r4 `/ A9 c7 `% B2 q3.1.1最大似然估计 ................................................................... 33 9 r) b- O# S% j, H
3.1.2贝叶斯估计 ....................................................................... 35 ' x3 q& O5 P- Z; L
3.2密度估计的非参数方法 ................................................................ 39 - M8 A+ t1 }4 X! l3 S
3.2.1直方图 ............................................................................. 39
4 x# p1 s" F: P8 X$ d8 |3.2.2核密度估计 ....................................................................... 39
7 t$ H8 e9 S1 S0 {' h/ W: w" N3.2.3 K近邻密度估计法 ............................................................ 40 延伸阅读 ............................................................................................ 40 习题 .................................................................................................. 41 参考文献 ............................................................................................ 41 % e/ @, j$ e* m7 \$ {
第 4章回归 ........................................................................................... 43 $ L8 A% G, v$ Z* `
4.1线性回归 .................................................................................... 43
0 h( D; X0 M0 Q9 v4 \) A7 A4.2岭回归 ....................................................................................... 47 3 L) [0 y3 C# d" w4 \5 t
4.3 Lasso回归 .................................................................................. 48 讨论 .................................................................................................. 51 习题 .................................................................................................. 52 参考文献 ............................................................................................ 52 , I' X0 {9 h2 [# q6 X& u
第 5章单类数据降维 .............................................................................. 53
( N. e, P' a* f3 V5.1主成分分析 ................................................................................. 54
: _2 O/ E! ?1 f J* P9 z- ]7 Z' b5.2非负矩阵分解 ............................................................................. 56
0 Z$ b1 H+ ~- R- {$ g6 J/ S3 {5.3字典学习与稀疏表示 ................................................................... 57 ( C7 ]/ e% p# y* H+ V& r# y
5.4局部线性嵌入 ............................................................................. 59 6 W7 @ S6 L4 S: Z) ~
5.5典型关联分析 ............................................................................. 62
* ]- Q9 @; w& ~9 f- Y5.6多维度尺度分析与等距映射 ......................................................... 63 讨论 .................................................................................................. 65 习题 .................................................................................................. 66 参考文献 ............................................................................................ 66 2 ], J, \9 g* u5 {2 ^
第 6章聚类理论..................................................................................... 69
+ d4 E! T! ^! @( D' Z& u8 J+ d8 j6.1聚类问题表示及相关定义 ............................................................. 69 2 @/ I+ T$ V' ?4 h) J3 F# v2 B" r
6.2聚类算法设计准则 ....................................................................... 70 ; f) i+ @0 [# p' C; M6 g9 j- r
6.2.1类紧致性准则和聚类不等式 ............................................... 70
: ^8 J& n! O- n9 B4 k: a4 d6.2.2类分离性准则和重合类非稳定假设 ..................................... 72 4 m; S8 d& s6 y( _- a; y
6.2.3类一致性准则和迭代型聚类算法 ......................................... 73 * B: N: k- F: D8 a
6.3聚类有效性 ................................................................................. 73
% _9 ^8 V9 q' s3 y6.3.1外部方法 .......................................................................... 73 2 G+ [. r8 r9 v) @
6.3.2内蕴方法 .......................................................................... 75 延伸阅读 ............................................................................................ 76 习题 .................................................................................................. 77 参考文献 ............................................................................................ 77
9 [2 G* ~1 j9 }第 7章聚类算法..................................................................................... 81
O6 I9 B8 w3 r9 X7.1样例理论：层次聚类算法 ............................................................. 81 $ r8 C9 h$ g4 _/ A- U
7.2原型理论：点原型聚类算法 .......................................................... 83 9 d$ ]- Q8 N' t# N! }, }1 i+ G, _
7.2.1 C均值算法 ...................................................................... 84
. v. S8 G' W: `2 g/ U3 f2 S& @7.2.2模糊 C均值 ...................................................................... 86
: X# ~# s; S: D7.3基于密度估计的聚类算法 ............................................................. 88 - L J7 p: w) G3 z6 E! a8 U
7.3.1基于参数密度估计的聚类算法 ............................................ 88 ' T/ c) M5 j, d V' Z
7.3.2基于无参数密度估计的聚类算法 ......................................... 97 延伸阅读 .......................................................................................... 106 习题 ................................................................................................ 107 参考文献 .......................................................................................... 108
" D7 `' u1 O) ^* F, t i1 A; |3 \$ d第 8章分类理论................................................................................... 111 : {1 K: [. y6 m' X* r
8.1分类及相关定义 ........................................................................ 111 : L7 G0 ]0 ?5 u
8.2从归类理论到经典分类理论 ....................................................... 112 2 f; g3 R) c: z; b+ O ^
8.2.1 PAC理论 ....................................................................... 113 9 O F2 o, N% i, v P
8.2.2统计机器学习理论 ........................................................... 115
* c2 Y5 V) U/ w4 I8 Z8.3分类测试公理 ........................................................................... 118 讨论 ................................................................................................ 119 习题 ................................................................................................ 119 参考文献 .......................................................................................... 120 : Z2 M2 `1 h7 s1 s
第 9章基于单类的分类算法：神经网络 .................................................. 121
6 v5 r8 {; `( w I0 R% L! z; i6 H* t9.1分类问题的回归表示 ................................................................. 121 ! s8 Z) ~) T6 O; C' L; u
9.2人工神经网络 ........................................................................... 122 % V- I: x" z& \! x
9.2.1人工神经网络相关介绍 .................................................... 122
! _* j. B, I3 a8 I: h7 L9.2.2前馈神经网络 ................................................................. 124
1 L# I) H2 g: }+ ~9.3从参数密度估计到受限玻耳兹曼机 ............................................. 129 & A* [; K J* j, A3 c' D8 d# T
9.4深度学习 .................................................................................. 131
, @( J2 {$ A* g9.4.1自编码器 ........................................................................ 132
9 x, t! N2 q8 F- ~9 ]8 r$ F9.4.2卷积神经网络 ................................................................. 132 讨论 ................................................................................................ 133 习题 ................................................................................................ 134 参考文献 .......................................................................................... 134
' L4 G/ \$ X- O% |+ [第 10章 K近邻分类模型 ...................................................................... 137 9 g% n8 S/ _& x( @% V$ m3 t# y r' _
10.1 K近邻算法 ............................................................................. 138 - h2 r. V+ E8 c5 D# Y% C
10.1.1 K近邻算法问题表示 .................................................... 138 & y/ k9 i e, _, m: \
10.1.2 K近邻分类算法 .......................................................... 139
" A% z6 t) b# y3 g, Y10.1.3 K近邻分类算法的理论错误率 ...................................... 140
0 p8 {0 V0 D8 G10.2距离加权最近邻算法 ................................................................ 141
0 c" ], {3 ~0 o% u10.3 K近邻算法加速策略 ............................................................... 142
% R8 N- W0 K, D& p- D) R# o10.4 kd树 ...................................................................................... 143
( Z# x1 N* f! l( o10.5 K近邻算法中的参数问题 ......................................................... 144 延伸阅读 .......................................................................................... 145 习题 ................................................................................................ 145 参考文献 .......................................................................................... 145
$ t$ H# r) V5 ?4 ~. Y6 L第 11章线性分类模型 .......................................................................... 147 ' i5 i) n0 C4 g, t3 c; n; t
11.1判别函数和判别模型 ................................................................ 147
4 e% t" O, W! C; {, a1 q2 G11.2线性判别函数 .......................................................................... 148
7 p3 ?3 l& R6 k/ ~* v) X11.3线性感知机算法 ...................................................................... 151 7 T" M! O# d" l; g
11.3.1感知机数据表示 ........................................................... 151 : C; S. b8 U; [; q/ C4 `( Z1 O- b
11.3.2感知机算法的归类判据 ................................................. 152 ) r3 C3 F2 V" |1 K3 ?- R X
11.3.3感知机分类算法 ........................................................... 153
* Y7 K! J" K& i8 f j9 T11.4支持向量机 ............................................................................. 156 9 f+ w5 h0 X4 ?5 s N: ^# C4 d
11.4.1线性可分支持向量机 .................................................... 156
1 H6 f" f6 T1 w8 F8 G11.4.2近似线性可分支持向量机 ............................................. 159 2 Q5 ^% O x6 i/ _1 W* K1 W
11.4.3多类分类问题 .............................................................. 162 讨论 ................................................................................................ 164 习题 ................................................................................................ 165 参考文献 .......................................................................................... 166 # c1 ]4 e; U$ v/ t2 |# W
第 12章对数线性分类模型 ................................................................... 167 3 H; I1 f* v! f
12.1 Softmax回归 .......................................................................... 167 * b. n1 q8 i1 Z# c' p8 j* h
12.2 Logistic回归 ........................................................................... 170 讨论 ................................................................................................ 172 习题 ................................................................................................ 173 参考文献 .......................................................................................... 173
& O4 `) @9 p$ r z6 I5 Z第 13章贝叶斯决策 ............................................................................. 175 : g y% }+ Z# x' C/ S* B1 }$ S
13.1贝叶斯分类器 .......................................................................... 175 9 s u5 m# ~4 [, y6 p/ J. e
13.2朴素贝叶斯分类 ...................................................................... 176 l, n& t$ w$ C! u% Y$ a" C
13.2.1最大似然估计 .............................................................. 178 5 n2 _8 Z! R9 Y" c+ U8 e" n+ j S
13.2.2贝叶斯估计 ................................................................. 181 % R1 p( h- c: s! U
13.3最小化风险分类 ...................................................................... 183
, _3 N7 H2 R: A' b13.4效用最大化分类 ...................................................................... 185 讨论 ................................................................................................ 185 习题 ................................................................................................ 186 参考文献 .......................................................................................... 186
3 i6 |2 V% i6 I7 s: s: n第 14章决策树 .................................................................................... 187
2 v+ c, C/ t7 H, \ ~ {14.1决策树的类表示 ...................................................................... 187
1 H* n5 A& m. L/ y& `% Q! k3 S% c14.2信息增益与 ID3算法 ............................................................... 192
0 c" L3 B) r% X3 Y9 Q14.3增益比率与 C4.5算法 .............................................................. 194
3 K2 h* T1 J6 g! P* x14.4 Gini指数与 CART算法 ........................................................... 195 - a$ l( V& S0 l& S
14.5决策树的剪枝 .......................................................................... 196 讨论 ................................................................................................ 197 习题 ................................................................................................ 197 参考文献 .......................................................................................... 198
0 E/ W8 ]$ v! |. D' X6 C第 15章多类数据降维 .......................................................................... 199
$ i3 r4 _) Y7 H7 B. A0 w, c7 A15.1有监督特征选择模型 ................................................................ 199 \% b6 j$ L* Q7 ]5 W1 j* x/ ~) |
15.1.1过滤式特征选择 ........................................................... 200 , U9 U- \/ b1 a O, q6 G
15.1.2包裹式特征选择 ........................................................... 201
w. R; `0 }0 p) d7 j; R, g6 P15.1.3嵌入式特征选择 ........................................................... 201
( I1 k3 F9 }" w' c' Q- m3 W3 Z# A9 L15.2有监督特征提取模型 ................................................................ 202
- w% J. n* `! g3 P1 {15.2.1线性判别分析 .............................................................. 202 : \( R* G' f* E, c9 K* p$ K
15.2.2二分类线性判别分析问题 ............................................. 202
, ^% b3 l) Z9 l; ]15.2.3二分类线性判别分析 .................................................... 203
4 N6 }% Y; `2 G7 {& K$ [15.2.4二分类线性判别分析优化算法 ....................................... 205 * H6 d3 L* {; ?) C; \
15.2.5多分类线性判别分析 .................................................... 205 延伸阅读 .......................................................................................... 207 习题 ................................................................................................ 207 参考文献 .......................................................................................... 207 6 H6 i7 N5 t" t: f. T9 L! W
第 16章多类数据升维：核方法 ............................................................. 209
. [: z E: L( w: M) F7 ?3 Y: @# H( [16.1核方法 .................................................................................... 209 8 I& D1 |3 Y* z$ o2 M
16.2非线性支持向量机 ................................................................... 210 / j1 h3 G' O/ M" F E, V$ G
16.2.1特征空间 ..................................................................... 210 ' q; N$ x: c$ c. q/ ?
16.2.2核函数 ........................................................................ 210
0 S, |2 I9 z; p, s6 ?' X16.2.3常用核函数 ................................................................. 212
. K( v* ~9 |# g: x16.2.4非线性支持向量机 ....................................................... 212 ; U, Z% G5 l. H5 Q9 E
16.3多核方法 ................................................................................ 213 讨论 ................................................................................................ 215 习题 ................................................................................................ 215 参考文献 .......................................................................................... 216 * H) x4 c4 {0 _$ T8 j/ y L
第 17章多源数据学习 .......................................................................... 217
) B9 n- K6 W4 G5 D% X17.1多源数据学习的分类 ................................................................ 217
: I, ?7 `7 r& j17.2单类多源数据学习 ................................................................... 217
4 v0 Y2 C/ i; U, V17.2.1完整视角下的单类多源数据学习 ................................... 218 3 H J6 P* _# F: R4 L$ q3 d
17.2.2不完整视角下的单类多源数据学习 ................................ 220 # A# J+ N2 K6 A
17.3多类多源数据学习 ................................................................... 221
" t' C- S3 b! H& z3 T17.4多源数据学习中的基本假设 ...................................................... 222 讨论 ................................................................................................ 222 习题 ................................................................................................ 223 参考文献 .......................................................................................... 223
3 c. i' o0 `0 f% j, `4 R后记 ........................................................................................................ 225 $ o- K! n$ p# l0 q7 j6 a
索引 ........................................................................................................ 229 # w5 d& _' G: @% V
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* q' v, A6 J1 E% A' ^9 g/ I0 s- I/ ^- b( W, g
% f. k0 S% g( w2 |; O+ i
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发表于 2018-4-29 00:41:00
