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                                      第1章数据科学和机械进修 11.1数据科学正在贸易范畴中的效用21.2机械进修算法的分类81.2.1分类:爆发类决断的算法81.2.2回归判辨:预测数值的算法91.2.3聚类判辨:对数据实行无监视群组化的算法101.2.4其他算法121.3本书运用的例题131.3.1基于回归判辨的观测值揣度131.3.2基于线图像文献的褪色处置(提代替表色)181.3.4识别手写文字191.4判辨器材的打定201.4.1本书运用的数据判辨器材211.4.2运转境遇筑设举措(以CentOS6为例)221.4.3运转境遇筑设举措(以MacOSX为例)251.4.4运转境遇筑设举措(以Windows7/8.1为例)271.4.5IPython的运用手段30第2章最幼二乘法:机械进修补论第一步352.1基于近似多项式和最幼二乘法的揣度362.1.1锻练集的特点变量和标的变量362.1.2近似多项式和差错函数的筑设382.1.3差错函数最幼化前提392.1.4示例代码确实认422.1.5统计模子的最幼二乘法462.2太甚拟合检出492.2.1锻练集和测试集492.2.2测试集的验证结果502.2.3基于交叉查验的泛化才智验证522.2.4基于数据的太甚拟合转折542.3附录:Hessian矩阵的性子56第3章最优揣度法:运用概率的揣度表面593.1概率模子的愚弄603.1.1“数据的爆发概率”筑设603.1.2基于似然函数的参数评议653.1.3示例代码确实认693.2运用简化示例的讲明证实733.2.1正态漫衍的参数模子743.2.2示例代码确实认763.2.3揣器量的评议手段(划一性和无偏性)783.3附录:样本均值及样本方差划一性和无偏性的注明803.3.1样本均值及样本方差划一性和无偏性的注明813.3.2示例代码确实认85第4章感知器:分类算法的根源894.1概率梯度消浸法的算法914.1.1肢解平面的直线基于差错函数的分类结果评议934.1.3基于梯度的参数矫正954.1.4示例代码确实认994.2感知器的几何学讲明1004.2.1对角项的肆意性和算法的收敛速率1014.2.2感知器的几何学讲明1034.2.3对角项的几何学意旨104第5章Logistic回归和ROC弧线对分类题目操纵最优揣度法1085.1.1数据发作概率的筑设1085.1.2基于最优揣度法的参数确定1125.1.3示例代码确实认1145.2基于ROC弧线Logistic回反正在实质题目中的操纵1185.2.2基于ROC弧线附录:IRLS法的推导126第6章K均值算法:无监视进修模子的根源1336.1基于K均值算法的聚类判辨和操纵实例1346.1.1无监视进修模子类聚类判辨1346.1.2基于K均值算法的聚类判辨1356.1.3正在图像数据方面的操纵1386.1.4示例代码确实认1416.1.5K均值算法的数学按照1436.2“怠惰”进修模子K近邻法1466.2.1基于K近邻法的分类1466.2.2K近邻法的题目148第7章EM算法:基于最优揣度法的监视进修1517.1运用伯努利漫衍的最优揣度法1527.1.1手写文字的合成手段1537.1.2基于图像天生器的最优揣度法操纵1547.2运用搀杂漫衍的最优揣度法1577.2.1基于搀杂漫衍的概率估计1577.2.2EM算法的进程1587.2.3示例代码确实认1617.2.4基于聚类判辨的探求性数据解析1657.3附录:手写文字数据的收罗手段167第8章贝叶斯揣度:以数据为根源普及置信度的伎俩1698.1贝叶斯揣度模子和贝叶斯定理1708.1.1贝叶斯揣度的思绪1718.1.2贝叶斯定理初学1728.1.3运用贝叶斯揣度确定正态漫衍:揣度参数1788.1.4运用贝叶斯揣度确定正态漫衍:揣度观测值漫衍1858.1.5示例代码确实认1888.2贝叶斯揣度回归判辨的操纵1908.2.1参数后期漫衍的估计1908.2.2观测值漫衍的揣度1948.2.3示例代码确实认1958.3附录:最优揣度法和贝叶斯揣度的联系198跋文201

                                      1971年4月生于日本大阪市。现为Linux工程师,任职于着名的Linux刊行商RedHat,要紧全力于胀励Linux/OSS正在企业编造中的操纵。从基于Linux/OSS的企业操纵开辟,到10000余台Linux任事器的运维,再到私有云的打算和修筑,他通过各类各样的项目驾驭了丰厚的Linux编程阅历,并踊跃地将本身的阅历教授给年青的轨范员们。著述有《Linux编造汇集收拾技艺》《Linux编造架构和操纵技艺》等。

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                                      人为智能正正在变成一股新的海潮,它将从技艺、经济、社会等各个层面改良咱们的就业和存在办法。行为完毕人为智能的主要技艺,机械进矫正正在受到人为智能专家以表的更平常人群的闭心,思要认识机械进修闭联常识和技艺的人日益增加。本书紧紧盘绕“机械进修的贸易操纵”这个主旨,从数学道理上讲明了机械进修的少许根源算法,如很幼二乘法、很优揣度法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯揣度等。全书的核心正在于帮帮读者领略机械进修的实质,是以作家先容整个的例题时,根本的着眼点是教会读者运用什么样的思想办法,以及怎样实行估计,为读者探求尤其繁杂的深度进修范畴或神经汇集算法打下坚实的根源。

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