会员
统计学习必学的十个问题：理论与实践
更新时间：2022-07-28 20:05:53 最新章节：参考文献
书籍简介
统计学习是机器学习的重要分支，本书兼顾了数学上的理论和代码实践，内容主要包括基础知识和统计学习模型。第1章、第2章结合VC维介绍过拟合的本质，并介绍手动特征选择的办法；第3章、第4章从最简单的线性模型出发经过概率统计的解读而得到分类和回归算法；第5章讨论不依赖于假设分布的非参数模型；第6章介绍将核方法作为一种非线性拓展的技巧，介绍如何将该方法应用到很多算法中，并引出了著名的高斯过程；第7章以混合高斯作为软分配聚类的代表性方法，从而引出著名的EM算法；第8章讨论了机器学习的集成算法；第9章介绍的线性和非线性降维方法将会解决维度灾难问题，并且不同于单纯的特征选择；第10章讨论不依赖于独立同分布假设的时间序列算法。
品牌：清华大学
上架时间：2021-06-01 00:00:00
出版社：清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
李轩涯 张暐
- 会员本书兼顾了数学上的理解和代码实践，内容主要包括基础知识和深度学习模型。第1章介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制；第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难点以及相应的解决方法；第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题；第5章分析神经网络的最小组成部分：神经元；第6章讨论三种方案解决深层网络的训练难题：批标准化、SELU、ResNet；第7章、第8章讲述了两种重要的神经网络模型人工智能5.1万字
同类热门书
最新上架
- 会员《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过丰富的案例和场景，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字
- 会员本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法，对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法，对深度学习和强化学习进行了全面的叙述，比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构；对于强化学习，不仅介绍了经计算机20.6万字
- 会员随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展，大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道，不同领域涌现出各种强大的新模型。开发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型，需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。本书梳理大语言模型的发展，首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用；然后介绍由只编码（Encoder-Only）到只解码（Decoder-Only）的技术计算机6.6万字
- 会员我们生活在一个由算法构筑的世界：这些基于数据的算法不仅掌控着社会的运转、筛选着我们的网络见闻，还构成了自动驾驶、智能家居、前沿医疗、智慧城市乃至元宇宙发展的根本。它们是人类步入智能化新纪元的关键驱动力。随着我们对数字技术的依赖日益加深，数学家和数据研究者得以透过它们窥探我们的日常生活。他们通过收集我们的购物记录、消费倾向、兴趣爱好和旅行路径等数据，试图解码我们的日常行为模式。但是，这些数据驱动的分计算机15.2万字
- 会员本书强调“把AI作为方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）这一核心理念，旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力，通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地计算机9.7万字
- 会员本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例，读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外，本书通过提供代码实战，引导读者亲自动手构建知识图谱，并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念，并通过代码实战构建知识图谱。同时，本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字
- 会员这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角计算机16.9万字
- 会员本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战：深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战，本书提出了一系列解决思路，涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章，第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义，阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状，分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等；第2章主要对图神经网络进行概要论述，包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字
- 会员本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Py计算机12.3万字