
包邮大话机器学习——原理|算法|建模|代码30讲

- ISBN:9787302628620
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:316
- 出版时间:2023-06-01
- 条形码:9787302628620 ; 978-7-302-62862-0
本书特色
融合作者多年机器学习理论及实际落地经验,以通俗的案例方式深入讲解机器学习,涵盖核心数学原理与工程步骤。
内容简介
本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质,规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论,为更多人服务”的想法和初心,本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论,并结合实际商业场景落地。 全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解,这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明,更多是对于理论背后的“到底是什么,为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质,这一部分针对机器学习的方法论及具体的处理过程进行阐述。涉及数据准备、异常值的检测和处理、特征的处理、典型模型的介绍、代价函数、激活函数及模型性能评价等,是本书的核心内容。我们学习知识的主要目的是解决问题,特别是对于企业的从业人员,对在商业实战环境中出现的问题,希望通过机器学习的方式来更好地解决。第3部分是机器学习实例展示。 本书内容系统、选材全面、知识讲述详细、易学易用,兼具实战性和理论性,适合机器学习的初学者与进阶者学习使用。
目录
21.2经验风险、期望风险和结构风险 21.3正则化的本质 21.4常用损失函数 21.4.1平均误差和均方误差 21.4.2Huber损失 21.4.3对数损失 21.4.4对比损失/三元组损失(Triplet Loss) 21.5本讲小结 第22讲模型效果的衡量方法 22.1分类问题的模型效果衡量方法 22.1.1混淆矩阵 22.1.2FScore 22.1.3ROC及AUC 22.1.4KS值 22.2回归模型中的效果衡量方法 22.3模型的选择要素——偏差和方差 22.4交叉验证 22.5本讲小结 第23讲机器学习和人工智能展望 23.1当前人工智能技术本质的认识 23.1.1人工智能和机器学习的关系 23.1.2信息技术产业链条 23.2第三代人工智能的发展方向 23.2.1代和第二代人工智能的历史 23.2.2第三代人工智能要求 23.3人工智能的小数据、大任务范式 23.3.1一只乌鸦给我们的启示 23.3.2小数据、大任务范式 第3部分机器学习实例展示 第24讲垃圾邮件判断(朴素贝叶斯分类) 24.1问题描述 24.2算法详述 24.3代码详述 第25讲客户流失预测(高斯贝叶斯分类) 25.1问题描述
25.2算法详述 25.3代码详述 第26讲两个特殊硬币的投掷概率(期望化方法) 26.1问题描述 26.2算法详述 26.3代码详述 第27讲信用卡申请评分卡模型(WOE/IV逻辑回归) 27.1问题描述 27.2算法详述 27.3代码详述 第28讲用户忠诚度变化轨迹预测(隐马尔可夫模型) 28.1问题描述 28.2算法详述 28.3代码详述 第29讲产品的价格设定(强化学习) 29.1问题描述 29.2算法详述 29.3代码详述 第30讲数据智能平台 30.1数据智能包含哪些内容 30.1.1基础平台 30.1.2融合平台 30.1.3治理系统 30.1.4质量保证 30.1.5安全计算 30.1.6分析挖掘 30.1.7数据可视化 30.2产品化的数智平台 30.3本讲小结
作者简介
叶新江,一个一直对计算机相关技术保有热情的老兵。曾在银行、通信、软件行业从事技术及管理工作多年。2011年离开微软后,加入浙江每日互动(个推)创业,并担任公司首席技术官。“业务成功、技术进步、团队成长”是我对技术团队的定位,“每日生活,科技改变”“数据让产业更智能”是我的工作理念。目前还担任浙江每日互动研究院院长、浙江人工智能学会理事等职务。叶新江
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