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編輯推薦： 本书是针对非计算机专业编写的机器学习教材，内容由浅入深，使用目前流行的Python语言进行描述。书中示例丰富、落地，具有较高的学习价值。 1.内容翔实，案例新颖 2.模拟实训，代码指导 3.资源丰富，便于教学 內容簡介： 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。 關於作者： 黄勉，上海财经大学教授，研究方向为现代统计学方法、数据挖掘 机器学习、数量金融 量化投资，教授课程为数据挖掘、金融统计学、投资学。 目錄： 第 1章 1 1.1 引言 1 1.2 基本术 2 1.3 假设空间 4 1.4 归纳偏好 6 1.5 发展历程 10 1.6 应用现状 13 1.7 阅读材料 16 习题 19 参考文献 20 休息一会儿 22 第 2章 模型评估与选择 23 2.1 经验误差与过拟合 23 2.2 评估方法 24 2.2.1 留出法 25 2.2.2 交叉验证法 26 2.2.3 自助法 27 2.2.4 调参与最终模型 28 2.3 性能度量 28 2.3.1 错误率与精度 29 2.3.2 查准率、查全率与F1 30 2.3.3 ROC与AUC 33 2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 35 2.4 比较检验 37 2.4.1 假设检验 37 2.4.2 交叉验证t检验 40 2.4.3 McNemar检验 41 2.4.4 Friedman检验与后续检验 42 2.5 偏差与方差 44 2.6 阅读材料 46 习题 48 参考文献 49 休息一会儿 51 第3章 线性模型 53 3.1 基本形式 53 3.2 线性回归 53 3.3 对数几率回归 57 3.4 线性判别分析 60 3.5 多分类学习 63 3.6 类别不平衡问题 66 3.7 阅读材料 67 习题 69 参考文献 70 休息一会儿 72 第4章 决策树 73 4.1 基本流程 73 4.2 划分选择 75 4.2.1 信息增益 75 4.2.2 增益率 77 4.2.3 基尼指数 79 4.3 剪枝处理 79 4.3.1 预剪枝 80 4.3.2 后剪枝 82 4.4 连续与缺失值 83 4.4.1 连续值处理 83 4.4.2 缺失值处理 85 4.5 多变量决策树 88 4.6 阅读材料 92

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