白话机器学习的数学

版权信息 书名：白话机器学习的数学 作者：［日］立石贤吾 译者：郑明智 ISBN：978-7-115-53621-1 本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必 究。 您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制 和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。 如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐 号等维权措施，并可能追究法律责任。 091507240605ToBeReplacedWithUserId 您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。 如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐 版权声明 前言 致谢 各章概要 出场人物介绍 第 1 章 开始二人之旅 1.1 对机器学习的兴趣 1.2 机器学习的重要性 1.3 机器学习的算法 1.4 数学与编程 第 2 章 学习回归——基于广告费预测点击量 2.1 设置问题 2.2 定义模型 2.3 最小二乘法 2.3.1 最速下降法 2.4 多项式回归 2.5 多重回归 2.6 随机梯度下降法 第 3 章 学习分类——基于图像大小进行分类 3.1 设置问题 3.2 内积 3.3 感知机 3.3.1 训练数据的准备 3.3.2 权重向量的更新表达式 3.4 线性可分 3.5 逻辑回归 3.5.1 sigmoid 函数 3.5.2 决策边界 3.6 似然函数 3.7 对数似然函数 3.7.1 似然函数的微分 3.8 线性不可分 第 4 章 评估——评估已建立的模型 4.1 模型评估 4.2 交叉验证 4.2.1 回归问题的验证 4.2.2 分类问题的验证 4.2.3 精确率和召回率 4.2.4 F 值 4.3 正则化 4.3.1 过拟合 4.3.2 正则化的方法 4.3.3 正则化的效果 4.3.4 分类的正则化 4.3.5 包含正则化项的表达式的微分 4.4 学习曲线 4.4.1 欠拟合 4.4.2 区分过拟合与欠拟合 第 5 章 实现——使用 Python 编程 5.1 使用Python 实现 5.2 回归 5.2.1 确认训练数据 5.2.2 作为一次函数实现 5.2.3 验证 5.2.4 多项式回归的实现 5.2.5 随机梯度下降法的实现 5.3 分类——感知机 5.3.1 确认训练数据 5.3.2 感知机的实现 5.3.3 验证 5.4 分类——逻辑回归 5.4.1 确认训练数据......