机器学习：公式推导与代码实现 PDF下载

时间：2024-02-19 11:16:11浏览次数：27

作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。

本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

序

前言

第1章机器学习预备知识

第2章线性回归

第3章逻辑回归

第4章回归模型拓展

第5章线性判别分析

第6章 k近邻算法

第7章决策树

第8章神经网络

第9章支持向量机

第10章 AdaBoost

第11章 GBDT

第12章 XGBoost

第13章 LightGBM

第14章 CatBoost

第15章随机森林

第16章集成学习：对比与调参

第17章聚类分析与k均值聚类算法

第18章主成分分析

第19章奇异值分解

第20章最大信息熵模型

第21章贝叶斯概率模型

第22章 EM算法

第23章隐马尔可夫模型

第24章条件随机场

第25章马尔可夫链蒙特卡洛方法

第26章机器学习模型总结

参考文献 305

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