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人工智能:机器学习算法——基于公理研究236页

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人工智能:机器学习算法——基于公理研究236页

资料简介

这是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第 1、2、6、8 章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第 3~5 章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第 7、9~16 章为多类问题,包括聚类、神经网络、K 近邻、支持向量机、Logistic 回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第 17 章研究了多源数据学习问题。

这是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第 1、2、6、8 章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第 3~5 章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第 7、9~16 章为多类问题,包括聚类、神经网络、K 近邻、支持向量机、Logistic 回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第 17 章研究了多源数据学习问题。