[2020 Новая книга] Руководство по теории машинного обучения Руководство Чжоу Чжихуа Новый рабочий компьютер Ай искусственный интеллект -Учебная книга Учебная книга по обучению базовым знаниям
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Руководство по теории машинного обучения
Чжоу Чжихуа подождите
Данные книги в версии (CIP)
Руководство по теории машинного обучения/Zhou Zhihua ждал.— Пекин: издательство машины, 2020.4
ISBN 978-7-111-65424-7
Я.… ii. Неделя&Hellip; iii. машинное обучение IV. TP181
Библиотека библиотеки китайских версий Проверка данных CIP (2020) № 065564
Эта книга направлена на то, чтобы предоставить входное руководство для читателей, которые заинтересованы в изучении и исследовании машинного обучения. После подготовки знаний все главы книги сосредоточены на: академическом, (предполагаемом пространстве) Сложность, обобщение, стабильность, стабильность, стабильность , Согласованность, скорость конвергенции, мир сожаления. В дополнение к внедрению основных концепций также приведены несколько примеров анализа, например, как показать, как применять различные теоретические инструменты к общим технологиям машинного обучения, таким как векторные машины поддержки.
Эта книга может использоваться в качестве учебника для курсов теории обучения для связанной теории профессионального машинного обучения, такой как искусственный интеллект, компьютеры и автоматизация колледжей и университетов. Она также может использоваться в качестве исследователей, которые заинтересованы в теории машинного обучения для чтения ссылки.
Издание: издательство машинного индустрии (№ 22 Почтовый кодекс миллионов Вилдж -стрит, район Ссиченг, Пекин: 100037)
Редактор -in -Chief: Yao Lei Ответственный школьная пара: Инь Хонг
Печать: печатное издание China Film Publish
Откройте это: 20 мм&Раз; 235 мм 1/16 Индиан: 13
Номер книги: ISBN 978-7-111-65424-7 Фиксированная цена: 79,00 Юань
Телефон обслуживания клиентов: (010) 88361066 88379833 68326294 Горячая линия подачи: (010) 88379604
Сайт Huazhang: www.hzbook.com Reader Mailbox: hzjsj@hzbook.com
все права защищены&Middot; нарушение должно быть исследовано
Файский стандарт на задней крышке -пират
Юридический консультант в этой книге: Юридическая фирма Пекин Дачэн Хан Гуан/Зу Сяодонг
Предисловие
В последние годы машинное обучение привлекло большое внимание, и люди, которые заинтересованы в теории машинного обучения, также увеличились. Однако в этой области очень мало специализированных книг, особенно китайского чтения.
Как следует из названия, теория машинного обучения изучает теоретическую основу для машинного обучения. Основным содержанием является анализ сложности обучения задач, предоставление теоретической гарантии алгоритма обучения и направление проектирования алгоритма руководства на основе результатов анализа. Технология очень важна, но поскольку содержание сложно и обширно, необходимо иметь правильное понимание проблем машинного обучения, но также требует значительных математических навыков, а многие источники контента совершенно разные. Часто трудно просмотреть все картина.
Существует два типа книг по теории машинного обучения на международном уровне. Одна категория начинается с точки зрения введения конкретных технологий машинного обучения. Основное внимание уделяется читателям, как понимать эти технологии с теоретической точки зрения. Содержание самой теории обучения рассеяно В различных технологиях машинного обучения в обсуждении. Другой тип фокусируется на конкретной теории обучения, и другое теоретическое содержание необходимо найти отдельно.
Эта книга пытается предоставить входное руководство для читателей, которые заинтересованы в изучении и исследованиях машинного обучения. Автор считает, что для теоретического обучения и исследований особенно важно узнать основные концепции и инструменты. Поэтому эта книга принимает отличается от приведенных выше книг. Метод организации. Автор разобрался с теорией теории машинного обучения“ коробка сокровищ&Семь важных концепций или теоретических инструментов в rdquo;“ семь оружия&Rdquo;,: академичность, (гипотетическое пространство) Сложность, обобщение обобщения, стабильность, последовательность, скорость сходимости и сожаление. Эта книга фокусируется на одном из них. Помимо введения основных концепций, она также дает несколько экспорта. Проанализируйте экземпляр, например, как применять различные теоретические инструменты для анализа вспомогательных технологий векторного машинного обучения, таких как машины поддержки векторных.&Ldquo; оружие”. Что нужно объяснить, это“ сфера полимеризации&Rdquo; слегка едва связан с другим содержанием, потому что различные теоретические инструменты в книге могут быть использованы для анализа обобщения; однако, как любители боевых искусств, ведущим авторам действительно трудно отдать дань искушению «семи оружия» . Более того, мир обобщения на самом деле есть легенда о том, что сами легенды г -на Гу Лонга сами“ я могу все установить&Седьмое оружие RDQUO;“ коробка”.
Эта книга сотрудничала четырьмя авторами. Чжоу Чжихуа планировал структуру содержания книги и написал главу 1-2. 8 ~ Глава, Чжоу Чжихуа пересмотрел стиль всей книги. Содержание теории машинного обучения огромно. Хотя это Книга - только представление о записи, процесс написания нелегко. Ввиду отсутствия теории китайского машинного обучения Чжоу Чжихуа организовал Lamda в 2016 году ~ Исследование нескольких учителей, которые изучили теорию в средней школе, чтобы подготовиться к этому Забронируйте вместе. Весна 2017 года находится в первой лекции в испытательной лекции в классах внутреннего обучения Lamda ~. В этой испытательной лекции все еще есть некоторые студенты, которые чувствуют себя трудными. После дальнейшей корректировки контента, семестр 2018 года открыл компьютерный объект. Курс в Университете Нанкин“ Руководство по теоретическим исследованиям машинного обучения&Rdquo;. После опроса отбора проб после семестра около 1/3 студента испытывают трудно полгода, после полугода, рукопись завершена, а затем фиксированная рукопись ремонтируется в конце антипидемического запрета Генджи.
Wen Lifang и Yao Lei, филиал Huazhang Industry Press, отправились в проект Нин десять лет назад. После этого они несколько раз посещали дверь и встречались через годы. Шенгуи. Во время проекта он получил помощь Чжао Пэн, Лу Шенхуан, Тан Чжихао, Чжан Тенг, Ван Лу, Ван Лу, Ву Цзиньхуй, и поблагодарил их здесь.
Следует подчеркнуть, что, хотя эта книга попыталась уменьшить сложность, из -за требований теории машинного обучения самим обучением, читатели в этой книге должны обладать относительно солидными математическими знаниями старших студентов в науке и технике. Основа математических Анализ, статистика вероятности и методы оптимизации. Читатели в этой книге также должны обладать базовыми знаниями в области машинного обучения. По крайней мере, они должны систематически изучать специальные учебники машинного обучения. Почувствуйте беспокойства. Самоучись особенно трудно попасть в неприятности. Читатели должны быть полностью подготовлены к психологической подготовке. Помогая и оценивая красоту этой дисциплины, все усилия в конечном итоге стоят того.
Хотя эта книга была изменена несколькими раундами испытательных лекций, поскольку в раунде больше корректировок контента, и автор обладает неглубокими знаниями, это лишь немного меха для глубокой и глубокой теории машинного обучения. Следовательно, неправильное Место в книге неизбежно. Монархи без колебаний исправляют, и они будут благодарны.
автор
Апрель 2020 г. в Нанкине
Оглавление
Предисловие
основная таблица символов
Глава 1 подготовка ……………………………………………………………… 1
1.1 природа функции ………………………………………………………………… 1
1.2 Важные устранения неполадок ……………………………………………………………… 5
1.3 Фонд оптимизации ……………………………………………………………… 9
1.4 ……………………………………………………………… 13
1.5 Теория теории ……………………………………………………………… 18
1.6 Чтение материалов ………………………………………………………………… 19
упражнение ……………………………………………………………………………… 21
Рекомендации ………………………………………………………………………… 22
ГЛАВА 2 Академичность ……………………………………………………………… 25
2.1 Основная концепция …………………………………………………………………25
2.2 PAC Learning …………………………………………………………………… 26
2.3 Пример анализа ………………………………………………………………… 30
2.4 Чтение материалов ………………………………………………………………… 35
упражнение ……………………………………………………………………………… 36
Рекомендации ……………………………………………………………………… 37
Глава 3 Сложность ……………………………………………………………39
3.1 Распределение данных не имеет ничего общего с ………………………………………………………… 39
3.2 Связано с распределением данных ………………………………………………………… 46
3.3 Пример анализа ……………………………………………………………… 50
3.4 Чтение материалов …………………………………………………………………56
упражнение ..……………………………………………………………………………… 58
Рекомендации ……………………………………………………………………… 59
Глава 4 Царство обобщения ……………………………………………………………… 61
4.1 Ошибка обобщения верхняя граница ………………………………………………………… 61
4.2 Под границей ошибки обобщения ………………………………………………………… 71
4.3 Пример анализа ………………………………………………………………… 78
4.4 Чтение материалов ………………………………………………………………… 83
упражнение ……………………………………………………………………………… 84
Рекомендации ……………………………………………………………………… 86
Глава 5 Стабильность …………………………………………………………… 89
5.1 Основная концепция ………………………………………………………………… 89
5.2 Важный природа ………………………………………………………………… 92
5.3 Пример анализа ………………………………………………………………… 98
5.4 Чтение материалов ………………………………………………………………… 107
упражнение ……………………………………………………………………………… 108
Рекомендации ……………………………………………………………………… 110
Глава 6 последовательность …………………………………………………………… 113
6.1 Основная концепция ……………………………………………………………… 113
6.2 Функция замены ……………………………………………………………… 117
6.3 Механизм разделения ……………………………………………………………… 122
6.4 Пример анализа ……………………………………………………………… 125
6.5 Чтение материалов ……………………………………………………………… 132
упражнение ………………………………………………………………………… 134
Рекомендации ………………………………………………………………… 135
Глава 7 Уровень сходимости …………………………………………………………… 137
7.1 Основная концепция ……………………………………………………………… 137
7.2 Оптимизация ……………………………………………………………… 139
7.3 Случайная оптимизация ……………………………………………………………… 143
7.4 Пример анализа ………………………………………………………………155
7.5 материалы для чтения ……………………………………………………………… 157
упражнение ……………………………………………………………………………… 159
Рекомендации ……………………………………………………………………… 161
Глава 8 сожалеет …………………………………………………………… 163
8.1 Основная концепция ……………………………………………………………… 163
8.2 Полная информация онлайн -обучение ……………………………………………… 165
8.3 Онлайн -обучение в азартной игре ………………………………………………….170
8.4 Пример анализа ……………………………………………………………184
8.5 материалы для чтения …………………………………………………………… 188
упражнение …………………………………………………………………………… 189
Рекомендации …………………………………………………………………… 191
индекс ………………………………………………………………………… 193