机器学习核心算法与理论概览

"本书《认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》是一部关于机器学习的著作，旨在介绍核心算法和理论。全书涵盖了从基础概念到高级主题，适合不同层次的读者，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。作者强调了理论与实践的结合，提供了丰富的实例和在线资源，包括算法实现和数据集，以帮助读者深入理解和应用机器学习技术。" 本书共分为13章，内容包括： 1. 第2章讲述了基于符号和逻辑表示的概念学习，讨论了归纳偏置的重要性，以及从一般到特殊的假设结构。 2. 第3章涉及决策树学习，解释了过度拟合问题和奥坎姆剃刀原则，即在假设选择中优先考虑简洁性。 3. 第4章探讨了人工神经网络，特别是反向传播算法和梯度下降法，还提供了一个实际的人脸识别案例。 4. 第5章介绍了统计和估计理论的基础，讲解了如何评估假设的精度，并提供了比较不同学习算法精度的方法。 5. 第6章是关于贝叶斯方法，包括非贝叶斯算法的贝叶斯分析和直接的贝叶斯算法，还展示了一个文本分类的实例。 6. 第7章涵盖了计算学习理论，如PAC学习模型和错误界限学习，讨论了加权多数算法。 7. 第8章介绍了基于实例的学习，如最近邻学习和局部加权回归，以及基于案例的推理。 8. 第9章讲述了模拟生物进化的学习算法，如遗传算法和遗传编程。 9. 第10章涵盖了学习规则集合的算法，特别是归纳逻辑编程方法。 10. 第11章专注于基于解释的学习，这是一种使用现有知识解释实例并进行泛化的学习方法。 11. 第12章讨论了将近似知识融入训练数据以提高学习精度的技术，涉及符号算法和神经网络。 12. 第13章介绍了增强学习，这是处理延迟反馈问题的一种方法，如棋类游戏学习。 每一章末尾都包含关键概念的总结、进一步阅读的参考资料和习题，而更新内容和算法实现可通过提供的网址获取。此书不仅适合计算机科学、统计学和社会科学的学生，也是软件开发人员和研究者的宝贵资源。作者遵循可理解性、全面性和理论实践平衡的原则，使得本书成为深入理解机器学习的理想读物。