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作者: 杉山将
原作名: イラストで学ぶ 機械学習
译者: 许永伟
出版年: 2015-4

内容简介

本书用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。

本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。

作者介绍

杉山将

1974年生于大阪。东京工业大学计算机工程学博士毕业，现为东京大学教授、日本国立信息学研究所客座教授。主要从事机器学习的理论研究和算法开发，以及在信号和图像处理等方面的应用。2011年获日本信息处理学会长尾真纪念特别奖。著有《统计机器学习》、DensityRatio Estimation in Machine Learning等。同时也是PatternRecognition and Machine Learning日文版的译者之一。

许永伟

2009年赴东京大学攻读博士学位，现于东京大学空间信息科学研究所从事博士后研究（特任研究员）。主要研究方向为模式识别与机器学习、图像处理与计算机视觉，对数据挖掘、大数据和信息架构有浓厚兴趣。

目录
第I部分 绪 论
第1章 什么是机器学习 2
第2章 学习模型 12
第3章 最小二乘学习法 22
第4章带有约束条件的最小二乘法 31
第5章 稀疏学习 43
第6章 鲁棒学习 55
第7章 基于最小二乘法的分类 70
第8章 支持向量机分类 80
第9章 集成分类 98
第10章 概率分类法 112
第11 章序列数据的分类 121
第12章 异常检测 132
第13章 无监督降维 143
第14章 聚类 158
第15章 在线学习 170
第16章 半监督学习 181
第17章 监督降维 188
第18章 迁移学习 197
第19章 多任务学习 212
第20章 总结与展望 222
参考文献 225

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