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出版社:人民郵電出版社 ISBN:9787115479655 商品編碼:27614037371 品牌:文軒 出版時間:2018-04-01 代碼:59 作者:馬西-雷薩·阿米尼(Massih-RezaA
" 作 者:(法)馬西-雷薩·阿米尼(Massih-Reza Amini) 著;許鵬 譯 定 價:59 出 版 社:人民郵電出版社 出版日期:2018年04月01日 頁 數:219 裝 幀:平裝 ISBN:9787115479655 ●第1章機器學習理論簡述1 ●1.1經驗誤差最小化2 ●1.1.1假設與定義2 ●1.1.2原理陳述4 ●1.2經驗風險最小化原理的一致性4 ●1.2.1在測試集上估計泛化誤差6 ●1.2.2泛化誤差的一致邊界7 ●1.2.3結構風險最小化15 ●1.3依賴於數據的泛化誤差界17 ●1.3.1Rademacher復雜度17 ●1.3.2Rademacher復雜度和VC維的聯繫17 ●1.3.3利用Rademacher復雜度獲取泛化界的步驟19 ●1.3.4Rademacher復雜度的性質23 ●第2章無約束凸優化算法26 ●2.1梯度法29 ●2.1.1批處理模式29 ●2.1.2在線模式31 ●2.2擬牛頓法32 ●2.2.1牛頓方向32 ●2.2.2Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno公式33 ●部分目錄 本書是機器學習理論與算法的參考書目,從監督、半監督學習的基礎理論開始,本書采用簡單、流行的C語言,逐步介紹了很常見、傑出的理論概念、算法與實踐案例,呈現了相應的經典算法和編程要點,滿足讀者希望了解機器學習運作模式的根本需求。 (法)馬西-雷薩·阿米尼(Massih-Reza Amini) 著;許鵬 譯 Massih-Reza Amini,法國格勒諾布爾大學計算機科學教授,研究領域統計機器學習的全新框架與模板。
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