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机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)

12/18/2018 11:15:04 PM 0人评论 29次

适读人群 :机器学习的爱好者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

机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)

机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)

编辑推荐

适读人群 :机器学习的爱好者
  

  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,《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》是一条不容错过的终南捷径。


  

内容简介

  

  《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第1、2、6、8章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第3~5章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9~16章为多类问题,包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。

  《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材,也可以供机器学习的爱好者参考。


  

作者简介

于剑,北京交通大学计算机学院教授,博士生导师,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,先后获得北京大学数学专业本科、硕士、博士,中国人工智能学会机器学习专委会副主任,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会秘书长,承担多项国家自然科学基金项目,发表多篇学术论文,包括TPAMI、CVPR 等。

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