【机器学习书籍】图解机器学习,小日子著

图解机器学习算法(9) | GBDT模型详解(机器学习通关指南·完结) GBDT是一种迭代的决策树算法,将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。 阅读详情

哈喽啊大家,今天又来给大家推荐一本机器学习方面的书籍<图解机器学习>。《图解机器学习》用丰富的图示,从ZUI小二乘法出发,对基于ZUI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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【目录】

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 小二乘学习法
第4章带有约束条件的小二乘法
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VI部分 结 语
第 20章 总结与展望
参考文献

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