机器学习基础:适应计算与实践
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《机器学习基础:适应性计算与机器学习》是由托马斯·迪杰特里希(Thomas Dietterich)担任编辑,克里斯托弗·毕晓普(Christopher Bishop)、大卫·赫克曼(David Heckerman)、迈克尔·乔丹(Michael Jordan)和迈克尔·凯尔恩斯(Michael Kearns)作为副编辑的一本著作。该书是“适应性计算与机器学习”系列的一部分,旨在为读者提供深入理解机器学习原理和技术的全面基石。 本书涵盖了机器学习的核心概念,从理论到实践,包括但不限于以下几个关键知识点: 1. **基础知识**:书中首先介绍了机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等,帮助读者建立起对不同学习范式的理解和应用框架。 2. **数学基础**:数学在机器学习中扮演着至关重要的角色,作者会详细阐述概率论、统计学、线性代数、微积分等数学工具如何用于模型构建和优化。 3. **算法与模型**:涵盖了一系列主流的机器学习算法,如感知机、决策树、支持向量机、神经网络,以及集成学习方法如随机森林和梯度提升机等,让读者掌握它们的工作原理和应用场景。 4. **学习理论**:书中深入探讨了学习理论,如维数灾难、泛化能力、偏差-方差权衡,以及如何通过正则化等技术解决过拟合问题。 5. **优化方法**:讲解了梯度下降、牛顿法等优化算法在机器学习中的应用,以及如何在大规模数据集上进行高效优化。 6. **数据预处理与特征工程**:介绍如何清洗、转换和选择特征以提高模型性能,这是实际应用中的关键步骤。 7. **评估与模型选择**:讨论了常用的评估指标、交叉验证以及模型选择策略,确保读者了解如何在实际项目中进行模型的比较和选择。 8. **深度学习入门**:尽管本书可能不是深度学习专著,但会提及深度学习的发展及其在现代机器学习中的核心地位,为读者进一步研究铺平道路。 9. **伦理与社会影响**:随着机器学习的广泛应用,书中也会涉及技术的伦理和社会影响,提醒读者关注数据隐私、公平性和透明度等问题。 《机器学习基础》是一本适合研究生、科研人员和工程师阅读的教材,不仅提供了深入的理论知识,也强调了实践中的应用技巧,是机器学习学习者不可或缺的参考书籍。
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