[新书预告]《图解机器学习》 杉山将 (作者)，许永伟 (译者)

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最简单的机器学习入门书
专业实用：东京大学教授、机器学习权威专家杉山将执笔，浓缩机器学习的关键知识点
图文并茂：187张图示帮助理解，详略得当，为读懂大部头开路
角度新颖：基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法
实战导向：配有可执行的MATLAB程序代码，边学习边实践
作者杉山将 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。著有《统计机器学习》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等；同时也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的译者之一。
译者许永伟 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。
《图解机器学习》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。

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【试读】图解机器学习.pdf (4.86 MB)

2015-4-12 01:43:06 上传

译者序       
序
第I部分　绪　论       
第1章　什么是机器学习       
第2章　学习模型       
第II部分　有监督回归       
第3章　最小二乘学习法       
第4章　带有约束条件的最小二乘法       
第5章　稀疏学习       
第6章　鲁棒学习       
第III部分　有监督分类       
第7章　基于最小二乘法的分类       
第8章　支持向量机分类       
第9章　集成分类       
第10章　概率分类法       
第11章　序列数据的分类       
第IV部分　无监督学习       
第12章　异常检测       
第13章　无监督降维       
第14章　聚类       
第V部分　新兴机器学习算法       
第15章　在线学习       
第16章　半监督学习       
第17章　监督降维       
第18章　迁移学习       
第19章　多任务学习       
第VI部分　结 语       
第20章　总结与展望       
参考文献

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分享0 收藏13 回帖

关键词：机器学习 Recognition Estimation cognition MATLAB程序 东京大学 研究所 信息学 知识点 日本

从最小二乘法出发

尽快发出全本才好

xsn 发表于 2015-4-12 02:07
从最小二乘法出发

关注中

Edwardu 发表于 2015-4-12 02:23
关注中

看看，谢谢！

kankan

谢谢分享~~~

我还以为是本书呢

546042970 发表于 2015-4-12 09:12
我还以为是本书呢

新书预告，目前尚无全本，