算法图解高清带书签下载

weixin_39821526 2019-09-26 09:30:14

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算法精解：C语言(中文版)_带书签，讲述C语言常用算法，学习用

内容简介 · · · · · · 本书用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最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部分介绍了各种无监督学习算法；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。本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。 187张图解轻松入门提供可执行的Matlab程序代码覆盖机器学习中最经典、用途最广的算法专业实用东京大学教授、机器学习权威专家执笔，浓缩机器学习的关键知识点图文并茂 187张图示帮助理解，详略得当，为读懂大部头开路。角度新颖基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法。实战导向配有可执行的MATLAB程序代码，边学习边实践。作者简介 · · · · · · 杉山将 1974年生于大阪。东京工业大学计算机工程学博士毕业，现为东京大学教授、日本国立信息学研究所客座教授。主要从事机器学习的理论研究和算法开发，以及在信号和图像处理等方面的应用。2011年获日本信息处理学会长尾真纪念特别奖。著有《统计机器学习》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等。同时也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的译者之一。许永伟 2009年赴东京大学攻读博士学位，现于东京大学空间信息科学研究所从事博士后研究（特任研究员）。主要研究方向为模式识别与机器学习、图像处理与计算机视觉，对数据挖掘、大数据和信息架构有浓厚兴趣。目录 · · · · · · 第I部分绪论第1章什么是机器学习 2 1.1 学习的种类 2 1.2 机器学习任务的例子 4 1.3 机器学习的方法 8 第2章学习模型 12 2.1 线性模型 12 2.2 核模型 15 2.3 层级模型 17 第II部分有监督回归第3章最小二乘学习法 22 3.1 最小二乘学习法 22 3.2 最小二乘解的性质 25 3.3 大规模数据的学习算法 27 第4章带有约束条件的最小二乘法 31 4.1 部分空间约束的最小二乘学习法 31 4.2 ｌ2 约束的最小二乘学习法 33 4.3 模型选择 37 第5章稀疏学习 43 5.1 ｌ1 约束的最小二乘学习法 43 5.2 ｌ1 约束的最小二乘学习的求解方法 45 5.3 通过稀疏学习进行特征选择 50 5.4 ｌp约束的最小二乘学习法 51 5.5 ｌ1+ｌ2 约束的最小二乘学习法 52 第6章鲁棒学习 55 6.1 ｌ1 损失最小化学习 56 6.2 Huber损失最小化学习 58 6.3 图基损失最小化学习 63 6.4 ｌ1 约束的Huber损失最小化学习 65 第III部分有监督分类第7章基于最小二乘法的分类 70 7.1 最小二乘分类 70 7.2 0/1 损失和间隔 73 7.3 多类别的情形 76 第8章支持向量机分类 80 8.1 间隔最大化分类 80 8.2 支持向量机分类器的求解方法 83 8.3 稀疏性 86 8.4 使用核映射的非线性模型 88 8.5 使用Hinge损失最小化学习来解释 90 8.6 使用Ramp损失的鲁棒学习 93 第9章集成分类 98 9.1 剪枝分类 98 9.2 Bagging学习法 101 9.3 Boosting 学习法 105 第10章概率分类法 112 10.1 Logistic回归 112 10.2 最小二乘概率分类 116 第11 章序列数据的分类 121 11.1 序列数据的模型化 122 11.2 条件随机场模型的学习 125 11.3 利用条件随机场模型对标签序列进行预测 128 第IV部分无监督学习第12章异常检测 132 12.1 局部异常因子 132 12.2 支持向量机异常检测 135 12.3 基于密度比的异常检测 137 第13章无监督降维 143 13.1 线性降维的原理 144 13.2 主成分分析 146 13.3 局部保持投影 148 13.4 核函数主成分分析 152 13.5 拉普拉斯特征映射 155 第14章聚类 158 14.1 K均值聚类 158 14.2 核K均值聚类 160 14.3 谱聚类 161 14.4 调整参数的自动选取 163 第V部分新兴机器学习算法第15章在线学习 170 15.1 被动攻击学习 170 15.2 适应正则化学习 176 第16章半监督学习 181 16.1 灵活应用输入数据的流形构造 182 16.2 拉普拉斯正则化最小二乘学习的求解方法 183 16.3 拉普拉斯正则化的解释 186 第17章监督降维 188 17.1 与分类问题相对应的判别分析 188 17.2 充分降维 195 第18章迁移学习 197 18.1 协变量移位下的迁移学习 197 18.2 类别平衡变化下的迁移学习 204 第19章多任务学习 212 19.1 使用最小二乘回归的多任务学习 212 19.2 使用最小二乘概率分类器的多任务学习 215 19.3 多次维输出函数的学习 216 第VI部分结语第20章总结与展望 222 参考文献 225

学习算法过程中，可能会遇到相应的数学的难题，线性代数可以可供参考。

假设一名旅行商打算拜访一张城市列表中的所有城市，每座城市只去一次，最后回到出发地。要怎么走才能让路线最短呢？这就是旅行商问题，乍一听很简单，在应用数学界却是一道研究极其热烈的难题，时至今日仍无人能解。本书中，William J. Cook将带领读者踏上一场数学之旅，跟随旅行商的脚步，从19世纪初爱尔兰数学家W. R. Hamilton最初定义该问题开始，一路奔向当今最前沿、最顶尖的解题尝试。作者追根溯源，回顾了旅行商问题的历史，探索了它的种种重要应用，比如基因组测序、设计计算机处理器、整理音乐乃至搜寻行星等。他分析了计算机如何抗衡规模宏大的旅行商问题，探讨了人类如何在不借助计算机的情况下独立破解难题。他一路穿越神经科学、心理学与艺术的王国，向读者下了战书：试试解决这道难题吧！旅行商问题价值百万美元——这是克雷数学研究所的悬赏金额，只要解出该题或证明该题不可解，就能得到这笔奖金。《迷茫的旅行商》介绍了人类对于复杂性本质的理解与局限，将激励读者从此踏上求解这道迷人难题的漫漫征程。

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