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题名/责任者:

机器学习:算法背后的理论与优化/史春奇, 卜晶祎, 施智平著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-302-51718-4/CNY69.00

载体形态项:

XIII, 185页:图;26cm

其它题名:

算法背后的理论与优化

丛编项:

中外学者论AI

个人责任者:

史春奇 著

个人责任者:

卜晶祎 著

个人责任者:

施智平 著

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书以机器学习为核心的人工智能已经成为新一代生产力发展的主要驱动因素。新的技术正在向各行各业渗透，大有变革各个领域的趋势。传统产业向智慧产业的升级迫使原行业从业人员逐渐转型，市场上对相关学习材料的需求也日益高涨。帮助广大学习者更好地理解和掌握机器学习，是编写本书的目的。本书针对机器学习领域中最常见的一类问题——有监督学习，从入门、进阶、深化三个层面由浅入深地进行了讲解。三个层面包括基础入门算法、核心理论及理论背后的数学优化。入门部分用以逻辑回归为代表的广义线性模型为出发点，引入书中所有涉及的知识点；进阶部分的核心理论涵盖了经验风险最小、结构风险最小、正则化及统一的分类边界理论；深化部分的数学优化则主要包括最大熵原理、拉格朗日对偶等理论在数学上的推导，以及对模型求解的主流最优化方法的探讨等。

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