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| 編輯推薦： |
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| 內容簡介： |
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| 關於作者： |
谢文睿
北京工业大学硕士， 开源组织Datawhale 核心成员兼开源项目负责人，主要研究方向为机器学习与自然语言处理。
秦州
康奈尔大学计算机硕士，Datawhale重要贡献成员。阿里巴巴算法工程师，主要研究方向为图神经网络的研发和应用。CIKM 2019最佳应用论文作者，开源图神经网络框架graph-learn核心开发者。
|
| 目錄：
|
序（王斌 小米AI 实验室主任、NLP 首席科学家）
前言
主要符号表
第 1章 绪论
式1.1
式1.2
第 2章 模型评估与选择
式2.20
式2.21
式2.27
式2.41
附注
参考文献
第3章 线性模型
式3.5
式3.6
式3.7
式3.10
式3.27
式3.30
式3.32
式3.37
式3.38
式3.39
式3.43
式3.44
式3.45
第4章 决策树
式4.1
式4.2
式4.6
式4.7
式4.8
附注
参考文献
第5章 神经网络
式5.2
式5.10
式5.12
式5.13
式5.14
式5.15
ii j 目录
式5.20
式5.22
式5.23
式5.24
附注
参考文献
第6章 支持向量机
式6.9
式6.10
式6.11
式6.13
式6.35
式6.37
式6.38
式6.39
式6.40
式6.41
式6.52
式6.60
式6.62
式6.63
式6.65
式6.66
式6.67
式6.70
附注
参考文献
第7章 贝叶斯分类器
式7.5
式7.6
式7.12
式7.13
式7.19
式7.20
式7.24
式7.25
式7.27
式7.34
附注
参考文献
第8章 集成学习
式8.1
式8.2
式8.3
式8.4
式8.5
式8.6
式8.7
式8.8
式8.9
式8.10
式8.11
式8.12
式8.13
式8.14
式8.16
式8.17
式8.18
式8.19
式8.20
式8.21
式8.22
式8.23
式8.24
式8.25
式8.26
式8.27
式8.28
式8.29
式8.30
式8.31
式8.32
式8.33
式8.34
式8.35
式8.36
第9章 聚类
式9.5
式9.6
式9.7
式9.8
式9.33
式9.34
式9.35
式9.38
第 10章 降维与度量学习
式10.1
式10.2
式10.3
式10.4
式10.5
式10.6
式10.10
式10.14
式10.17
式10.24
式10.28
式10.31
第 11章 特征选择与稀疏学习
式11.1
式11.2
式11.5
式11.6
式11.7
式11.10
式11.11
式11.12
式11.13
式11.14
式11.15
式11.16
式11.17
式11.18
第 12章 计算学习理论
式12.1
式12.2
式12.3
式12.4
式12.5
式12.7
式12.9
式12.10
式12.11
式12.12
式12.13
式12.14
式12.15
式12.16
式12.17
式12.18
式12.19
式12.20
式12.21
式12.22
式12.23
式12.24
式12.25
式12.26
式12.27
式12.28
式12.29
式12.30
式12.31
式12.32
式12.34
式12.36
式12.37
式12.38
式12.39
式12.40
式12.41
式12.42
式12.43
式12.44
式12.45
式12.46
式12.52
式12.53
式12.57
式12.58
式12.59
式12.60
参考文献
第 13章 半监督学习
式13.1
式13.2
式13.3
式13.4
式13.5
式13.6
式13.7
式13.8
式13.9
式13.12
式13.13
式13.14
式13.15
式13.16
式13.17
式13.20
第 14章 概率图模型
式14.1
式14.2
式14.3
式14.4
式14.7
式14.8
式14.9
式14.10
式14.14
式14.15
式14.16
式14.17
式14.18
式14.19
式14.20
式14.22
式14.26
式14.27
式14.28
式14.29
式14.30
式14.31
式14.32
式14.33
式14.34
式14.35
式14.36
式14.37
式14.38
式14.39
式14.40
式14.41
式14.42
式14.43
式14.44
第 15章 规则学习
式15.2
式15.3
式15.6
式15.7
式15.9
式15.10
式15.11
式15.12
式15.13
式15.14
式15.16
第 16章 强化学习
式16.2
式16.3
式16.4
式16.7
式16.8
式16.10
式16.14
式16.16
式16.31
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