出版信息
| 書號： | 59679 | ISBN： | 978-7-111-59679-0 |
| 作者： | [日] 杉山將 | 印次： | 1-1 |
| 責編： | 開本： | 16開 | |
| 字數： | 235千字 | 定價： | 89.0 |
| 所屬叢書： | 數據科學與工程技術叢書 | ||
| 裝訂： | 出版日期： | 2018-05-08 | |
內容簡介
本書對機器學習的關鍵知識點進行了全面講解，幫助讀者順利完成從理論到實踐的過渡。書中首先介紹用於描述機器學習算法的統計與機率的知識，接著詳細分析機器學習技術的兩類主要方法——生成方法和判別方法，後深入研究了如何使機器學習算法在實際套用中發揮更大的作用。本書提供程式原始碼，便於讀者進行數據分析實踐。本書適合高等院校計算機、統計等專業的研究生和高年級本科生閱讀，同時也適合相關領域的技術人員參考。
目錄
目錄
譯者序
前言
作者簡介
第一部分緒論
第1章統計機器學習
1.1學習的類型
1.2機器學習任務舉例
1.2.1監督學習
1.2.2非監督學習
1.2.3進一步的主題
1.3本書結構
第二部分機率與統計
第2章隨機變數與機率分布
2.1數學基礎
2.2機率
2.3隨機變數和機率分布
2.4機率分布的性質
2.4.1期望、中位數和眾數
2.4.2方差和標準差
2.4.3偏度、峰度和矩
2.5隨便變數的變換
第3章離散機率分布的實例
3.1離散均勻分布
3.2二項分布
3.3超幾何分布
3.4泊松分布
3.5負二項分布
3.6幾何分布
第4章連續機率分布的實例
4.1連續均勻分布
4.2常態分配
4.3伽馬分布、指數分布和卡方分布
4.4Beta分布
4.5柯西分布和拉普拉斯分布
4.6t分布和F分布
第5章多維機率分布
5.1聯合機率分布
5.2條件機率分布
5.3列聯表
5.4貝葉斯定理
5.5協方差與相關性
5.6獨立性
第6章多維機率分布的實例
6.1多項分布
6.2多元常態分配
6.3狄利克雷分布
6.4威沙特分布
第7章獨立隨機變數之和
7.1卷積
7.2再生性
7.3大數定律
7.4中心極限定理
第8章機率不等式
8.1聯合界
8.2機率不等式
8.2.1馬爾可夫不等式和切爾諾夫不等式
8.2.2坎泰利不等式和切比雪夫不等式
8.3期望不等式
8.3.1琴生不等式
8.3.2赫爾德不等式和施瓦茨不等式
8.3.3閔可夫斯基不等式
8.3.4康托洛維奇不等式
8.4獨立隨機變數和的不等式
8.4.1切比雪夫不等式和切爾諾夫不等式
8.4.2霍夫丁不等式和伯恩斯坦不等式
8.4.3貝內特不等式
第9章統計估計
9.1統計估計基礎
9.2點估計
9.2.1參數密度估計
9.2.2非參數密度估計
9.2.3回歸和分類
9.2.4模型選擇
9.3區間估計
9.3.1基於正態樣本期望的區間估計
9.3.2bootstrap置信區間
9.3.3貝葉斯置信區間
第10章假設檢驗
10.1假設檢驗基礎
10.2正態樣本期望的檢驗
10.3尼曼皮爾森引理
10.4列聯表檢驗
10.5正態樣本期望差值檢驗
10.5.1無對應關係的兩組樣本
10.5.2有對應關係的兩組樣本
10.6秩的無參檢驗
10.6.1無對應關係的兩組樣本
10.6.2有對應關係的兩組樣本
10.7蒙特卡羅檢驗
第三部分統計模式識別的生成式方法
第11章通過生成模型估計的模式識別
11.1模式識別的公式化
11.2統計模式識別
11.3分類器訓練的準則
11.3.1最大後驗機率規則
11.3.2最小錯誤分類率準則
11.3.3貝葉斯決策規則
11.3.4討論
11.4生成式方法和判別式方法
第12章極大似然估計
12.1定義
12.2高斯模型
12.3類後驗機率的計算
12.4Fisher線性判別分析
12.5手寫數字識別
12.5.1預備知識
12.5.2線性判別分析的實現
12.5.3多分類器方法
第13章極大似然估計的性質
13.1一致性
13.2漸近無偏性
13.3漸近有效性
13.3.1一維的情況
13.3.2多維的情況
13.4漸近正態性
13.5總結
第14章極大似然估計的模型選擇
14.1模型選擇
14.2KL散度
14.3AIC資訊理論準則
14.4交叉檢驗
14.5討論
第15章高斯混合模型的極大似然估計
15.1高斯混合模型
15.2極大似然估計
15.3梯度上升算法
15.4EM算法
第16章非參數估計
16.1直方圖方法
16.2問題描述
16.3核密度估計
16.3.1Parzen 窗法
16.3.2利用核的平滑
16.3.3頻寬的選擇
16.4最近鄰密度估計
16.4.1最近鄰距離
16.4.2最近鄰分類器
第17章貝葉斯推理
17.1貝葉斯預測分布
17.1.1定義
17.1.2與極大似然估計的比較
17.1.3計算問題
17.2共軛先驗
17.3最大後驗估計
17.4貝葉斯模型選擇
第18章邊緣相似的解析近似
18.1拉普拉斯近似
18.1.1高斯密度估計
18.1.2例證
18.1.3套用於邊際似然逼近
18.1.4貝葉斯信息準則
18.2變分近似
18.2.1變分貝葉斯最大期望算法
18.2.2與一般最大期望法的關係
第19章預測分布的數值近似
19.1蒙特卡羅積分
19.2重要性採樣
19.3採樣算法
19.3.1逆變換採樣
19.3.2拒絕採樣
19.3.3馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
第20章貝葉斯混合模型
20.1高斯混合模型
20.1.1貝葉斯公式化
20.1.2變分推斷
20.1.3吉布斯採樣
20.2隱狄利克雷分配模型
20.2.1主題模型
20.2.2貝葉斯公式化
20.2.3吉布斯採樣
第四部分統計機器學習的判別式方法
第21章學習模型
21.1線性參數模型
21.2核模型
21.3層次模型
第22章最小二乘回歸
22.1最小二乘法
22.2線性參數模型的解決方案
22.3最小二乘法的特性
22.4大規模數據的學習算法
22.5層次模型的學習算法
第23章具有約束的最小二乘回歸
23.1子空間約束的最小二乘
23.22約束的最小二乘
23.3模型選擇
第24章稀疏回歸
24.11約束的最小二乘
24.2解決1約束的最小二乘
24.3稀疏學習的特徵選擇
24.4若干擴展
24.4.1廣義1約束最小二乘
24.4.2p約束最小二乘
24.4.31+2約束最小二乘
24.4.41,2約束最小二乘
24.4.5跡範數約束最小二乘
第25章穩健回歸
25.12損失最小化的非穩健性
25.21損失最小化
25.3Huber損失最小化
25.3.1定義
25.3.2隨機梯度算法
25.3.3疊代加權最小二乘
25.3.41約束Huber損失最小化
25.4Tukey 損失最小化
第26章最小二乘分類器
26.1基於最小二乘回歸的分類器
26.20/1損失和間隔
26.3多類分類器
第27章支持向量分類
27.1最大間隔分類
27.1.1硬間隔支持向量分類
27.1.2軟間隔支持向量分類
27.2支持向量分類的對偶最最佳化問題
27.3對偶解的稀疏性
27.4使用核技巧的非線性模型
27.5多類擴展
27.6損失最小化觀點
27.6.1Hinge損失最小化
27.6.2平方Hinge損失最小化
27.6.3Ramp損失最小化
第28章機率分類法
28.1Logistic回歸
28.1.1Logistic模型與極大似然估計
28.1.2損失最小化的觀點
28.2最小二乘機率分類
第29章結構化分類
29.1序列分類器
29.2序列的機率分類
29.2.1條件隨機場
29.2.2極大似然估計
29.2.3遞歸計算
29.2.4新樣本預測
29.3序列的確定性分類
第五部分高級主題
第30章集成學習
30.1決策樹樁分類器
30.2bagging算法
30.3boosting算法
30.3.1adaboost算法
30.3.2損失最小化觀點
30.4泛化集成學習
第31章線上學習
31.1隨機梯度下降法
31.2被動攻擊學習
31.2.1分類
31.2.2回歸
31.3加權向量的自適應正則化
31.3.1參數的不確定性
31.3.2分類
31.3.3回歸
第32章預測的置信度
32.12正則化最小二乘的預測方差
32.2bootstrap法置信區間估計
32.3套用
32.3.1時間序列預測
32.3.2調整參數的最佳化
第33章半監督學習
33.1流形正則化
33.1.1輸入樣本的流形結構
33.1.2計算解決方案
33.2協變數移位的適應
33.2.1重要度加權學習
33.2.2相對重要度加權學習
33.2.3重要度加權交叉檢驗
33.2.4重要度估計
33.3類別平衡變化下的適應
33.3.1類別平衡加權學習
33.3.2類別平衡估計
第34章多任務學習
34.1任務相似度正則化
34.1.1公式化
34.1.2解析解
34.1.3多任務的有效計算方法
34.2多維函式學習
34.2.1公式化
34.2.2有效的分析解決方案
34.3矩陣正則化
34.3.1參數矩陣正則化
34.3.2跡範數正則化的梯度法
第35章線性降維
35.1維度災難
35.2無監督降維法
35.2.1主成分分析
35.2.2局部保留投影
35.3分類的線性判別分析
35.3.1Fisher判別分析法
35.3.2局部Fisher 判別分析法
35.3.3半監督局部Fisher判別分析法
35.4回歸問題的充分降維
35.4.1資訊理論公式化
35.4.2直接導數估計
35.5矩陣插補
第36章非線性降維
36.1利用核技巧的降維
36.1.1核主成分分析
36.1.2拉普拉斯特徵映射
36.2通過神經網路的監督降維法
36.3通過自編碼器的非監督降維法
36.3.1自編碼器
36.3.2通過梯度下降法的訓練
36.3.3稀疏自編碼器
36.4通過受限玻爾茲曼機的非監督降維法
36.4.1模型
36.4.2通過梯度下降法的訓練
36.5深度學習
第37章聚類
37.1k均值聚類
37.2核k均值聚類
37.3譜聚類
37.4調諧參數的選擇
第38章異常檢測
38.1密度估計和局部異常因子
38.2支持向量數據描述
38.3基於正常值的異常檢測
第39章變化檢測
39.1基於分布模型的變化檢測
39.1.1KL散度
39.1.2Pearson散度
39.1.3L2距離
39.1.4L1距離
39.1.5最大均值差異
39.1.6能量距離
39.1.7時序變化檢測的套用
39.2基於結構模型的變化檢測
39.2.1稀疏極大似然估計
39.2.2稀疏密度比估計
參考文獻
索引
