8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 17.98 руб.

Подлинная статистика метод обучения 2 издание 2 издание Li Hang Текстовые данные Поиск

Цена: 828руб.    (¥46)
Артикул: 593672944148

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:蓝色畅想图书音像专营店
Адрес:Пекин
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥46828руб.
¥30540руб.
¥611 097руб.
¥40720руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Статистические книги машинного обучения
Статистическое машинное обучение книги искусственного интеллекта
￥59.9￥110￥312.80
￥72.80￥188.00￥47.30


Параметры продукта


Введение

Статистический метод обучения,

Цена 98 Юань

ISBN: 9787302517276

Издательство Университета Университета Цингхуа

Время публикации 2019.5


краткое введение 


Статистический метод обучения - это метод машинного обучения, который является важной дисциплиной в области компьютеров и его применения.Эта книга разделена на две статьи: надзор и неконтролируемое обучение, всестороннее и систематически введено основные методы статистического обучения.Включая перцептивные машины, соседние методы k, простоту байеса, деревья, принимающие решения, логические модели и*большие энтропии, машины поддержки векторных векторных Анализ, потенциальный семантический анализ, вероятность потенциального семантического анализа, метод Малкова Монте -Карло, потенциальное распределение диликли и алгоритм Pagerank.За исключением четырех глав статистического обучения, практикующих практиков надзора и отсутствия надзора, в каждой главе представлен один метод.Повествование стремится начать с конкретных вопросов или экземпляров, от мелкого до глубокого, прояснить идеи и дать необходимую деривацию математики, чтобы облегчить читателей овладеть сущностью статистических методов обучения и научиться использовать.Чтобы удовлетворить потребности дальнейшего обучения читателей, в книге были введены некоторые связанные исследования, учитывая небольшое количество упражнений и перечисляли основные эталонные документы.Эта книга представляет собой учебник по статистическому машинному обучению и связанных с ним курсам. Она подходит для студентов и аспирантов в крупных колледжах и университетах, таких как интеллектуальный анализ текстовых данных, поиск информации и обработка естественного языка.


Оглавление

   

Дар 


Вторая часть неконтролируемого обучения

Глава 13

   13.1.1  основной принцип неконтролируемого обучения

   13.1.2  Основной вопрос

   13.1.3  машинное обучение три элемента

   13.1.4&Nbsp; не -супервидение



Глава 14

   14.1  Основная концепция кластера

     14.1.1  сходство или расстояние

     14.1.2  категория или кластер

     14.1.3&Расстояние между классом NBSP;

   14.2  иерархический кластер

   14.3&Nbsp; k среднее

     14.3.1  модель

     14.3.2  стратегия

     14.3.3  алгоритм

     14.3.4&Функции алгоритма NBSP;

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка



Глава 15  странное разложение значений

   15.1  определение и природа странного разложения ценности

     15.1.1  определение и теорема

     15.1.2  тесно различное разложение значений и отключить странное разложение различных значений

     15.1.3  Геометрическое объяснение

     15.1.4  Главная природа

   15.2  расчет странного разложения значений

   15.3  странное разложение значения аналогично матрице

     15.3.1  образец Форбниуса

     15.3.2  лучшее из матрицы похоже на

     15.3.3&Расширение внешнего накопления NBSP;

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка



Глава 16  анализ основных компонентов

   16.1  общий анализ основных компонентов

     16.1.1  Основные мысли

     16.1.2  определение и экспорт

     16.1.3  Главная природа

     16.1.4&Количество NBSP; основные ингредиенты

     16.1.5  общий основной компонент стандартизированных переменных

   16.2  Образец основной компонентный анализ

     16.2.1  определение и природа основного компонента образца

     16.2.2  Алгоритм декомпозиции характерного значения соответствующей матрицы

     16.2.3&НАСП;

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка



Глава 17  Потенциальный семантический анализ

   17.1  Word Vector Space и тематическое векторное пространство

     17.1.1  vord Vector Space

     17.1.2  Тематическое векторное пространство

   17.2  Потенциальный алгоритм семантического анализа

     17.2.1  Алгоритм разложения NBSP; Странная разложение различных значений

     17.2.2  Пример

   17.3  алгоритм негативного матричного разложения

     17.3.1  негативное матричное разложение

     17.3.2  Потенциальная модель семантического анализа

     17.3.3  Формализация негативной матричной разложения

     17.3.4  алгоритм

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка



Глава 18  потенциальный семантический анализ популярности

   18.1  Потенциальная модель сексуального анализа популярности

     18.1.1  Основные мысли

     18.1.2  генерировать модель

     18.1.3  Общая модель

     18.1.4  модель природа

   18.2  Алгоритм потенциального семантического анализа вероятности

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка




Глава 19  МЕТОД МОНТА КАРЛО МОНТА КАРЛО

   19.1&метод NBSP; Монте -Карло

     19.1.1  случайная выборка

     19.1.2  оценка ожидания математики

     19.1.3  расчет баллов

   19.2  цепь малкев

     19.2.1  Основное определение

     19.2.2  отдельная государственная сеть малкев

     19.2.3  непрерывное состояние цепь Малкова

     19.2.4  Marcoov Chain Nature

   19.3  МЕТОД МОНТА КАРЛО МОНТА КАРЛО

     19.3.1  Основные мысли

     19.3.2  основные шаги

     19.3.3  MALCOV ChAIN MONTE CARLO Метод и статистическое обучение

   19.4  алгоритм мегаполиса-гастингса

     19.4.1  Основной принцип

     19.4.2  алгоритм мегаполиса-гастингса

     19.4.3  Алгоритм Metropolis-Hastings с одним компонентом

   19.5  выборка Gibbes

     19.5.1  Основной принцип

     19.5.2  алгоритм отбора проб Gibbes

     19.5.3  расчет выборки

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка



Глава 20  потенциальное распределение дили Крей

   20.1  DiLikre Distribution

     20.1.1  Определение распределения

     20.1.2  gongxuan первая проверка

   20.2  Потенциальная модель распределения диликра

     20.2.1  Основные мысли

     20.2.2  Определение модели

     20.2.3  модель диаграммы вероятности

     20.2.4  Преобразование последовательности случайной переменной

     20.2.5  Формула вероятности

   20.3  Алгоритм отбора проб NBSP; LDA

     20.3.1  Основные мысли

     20.3.2  основная часть алгоритма

     20.3.3  Пост -обработка алгоритмов

     20.3.4  алгоритм

   20.4&em -алгоритм изменений NBSP;

     20.4.1&Nbsp; изменение рассуждения

     20.4.2  Алгоритм изменений дивизии EM

     20.4.3  вывод алгоритма

     20.4.4  резюме алгоритма

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка



Глава 21  алгоритм PageRank

   21.1&Nbsp; определение PageRank

     21.1.1  Основные мысли

     21.1.2  есть города и модели случайных ходьбы

     21.1.3  Основное определение PageRank

     21.1.4  Общее определение PageRank

   21.2  PageRank расчет

     21.2.1&Nbsp; алгоритм итерации

     21.2.2  метод мощности

     21.3.3  алгебра

   Резюме этой главы

   Продолжить чтение

   упражнение

   ссылка



Глава 22  Краткое описание неконтролируемых методов обучения

   22.1  отношения и характеристики неконтролируемых методов обучения

     22.1.1  взаимосвязь между различными методами

     22.1.2&Nbsp; не -супервидение

     22.1.3  Фонд и их методы обучения

   22.2&Отношения и характеристики между NBSP; Тематические модели

   ссылка


   Приложение A  метод падения градиента

   Приложение B  ньютоновский и ньютоновский закон

   Приложение C  Лагрангинские кукол

   Приложение D  ОСНОВНОЕ ПОДПАЗИ

   Приложение E  Определение рассеяния KL и природы диликри распределения


    Индекс