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深度學習
與時俱進:機器學習基本原理與實踐應用研究 版權信息
- ISBN：9787521841077
- 條形碼：9787521841077 ; 978-7-5218-4107-7
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
與時俱進:機器學習基本原理與實踐應用研究 內容簡介
本書屬于機器學習方面的著作，由緒論、機器學習理論基礎、神經網絡學習算法、分類與聚類學習算法、數據維度歸約方法、關聯規則和協同過濾、大數據巨量分析與機器學習的應用領域等內容組成，闡述機器學習的基本內涵、歷史發展以及基本原理；深入研究機器學習典型算法的基本方法和技術；分析大數據時代機器學習應用的必要性及典型應用場景。本書注重理論和實際相結合，深入淺出，注重實用，可供相關領域研究者、從業者以及相關專業學習者閱讀使用。
與時俱進:機器學習基本原理與實踐應用研究 目錄
**章 緒論
節 機器學習的概念
第二節 機器學習的發展歷程
第三節 機器學習的分類
第四節 機器學習的發展前景
第二章 機器學習的數學基礎
節 線性代數與矩陣分析基礎
第二節 概率與統計基礎
第三節 優化理論基礎
第三章 貝葉斯分類器
節 貝葉斯決策
第二節 樸素貝葉斯分類器
第三節 正態貝葉斯分類器
第四章 決策樹算法
節 概述
第二節 決策樹分裂的不純度度量
第三節 典型決策樹算法
第五章 神經網絡學習算法
節 人工神經網絡概述
第二節 前饋神經網絡
第三節 反饋神經網絡
第六章 數據維度歸約方法
節 單類數據降維
第二節 流形學習
第三節 多類數據特征選擇與提取
第七章 關聯規則和協同過濾
節 關聯規則概述
第二節 關聯規則的經典算法
第三節 協同過濾
第八章 機器學習的應用領域
節 商業領域
第二節 建筑領域
第三節 醫藥領域
第四節 其他領域
參考文獻
展開全部
與時俱進:機器學習基本原理與實踐應用研究 作者簡介
但松健，漢族，重慶長壽人，畢業于重慶大學，現任重慶第二師范學院數學與大數據學院副院長，博士，副教授；加拿大圭爾夫大學博士后，重慶市教育信息化專家委員會專家庫成員，重慶市教育評估監測專家。主要從事機器學習和數據挖掘等方面研究。近年來，主持省部級科研項目11項，公開發表學術論文30余篇，其中 SCI收錄5篇，EI收錄8篇，核心期刊5篇，出版學術專著3部。 鮑俊穎，河南信陽人，畢業于重慶大學，現為重慶第二師范學院專任教師，主要從事數學教育，人工智能和大數據分析等方面研究。曾在多家企業掛職，期間從事數據分析師工作，學習企業先進技術應用于教學科研，先后獲得“高級數據分析師”“大數據分析師（高級）”“工業和信息化領域急需緊缺人才”教師認證。近年來，發表論文10余篇，其中核心論文2篇。主編教材1部，專利授權5項。主持科研項目3項，重慶市教育規劃項目1項，教改項目2項，一流課程1項，課程思政建設項目、高水平教改項目等教學研究項目4項，橫向項目1項。獲重慶市“青教賽”三等獎，校級教學比賽一等獎等多個教學獎勵，教學成果獎1項。指導學生參加全國大學生統計建模大賽獲重慶市一等獎。
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