白话机器学习的数学
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白话机器学习的数学

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本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,结合回归和分类的具体问题,逐步讲解了机器学习相关的数学基础知识。其中,重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时,还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用,进而加深读者对相关数学知识的理解。

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出版信息

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本书特色

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,结合回归和分类的具体问题,逐步讲解了机器学习相关的数学基础知识。其中,重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时,还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用,进而加深读者对相关数学知识的理解。

目录

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作者介绍

立石贤吾 LINE Fukuoka Corporation的数据工程师。从日本佐贺大学毕业后,先就职于佐贺县内的系统开发公司,后又在福冈县的开发公司工作了一段时间,最终入职LINE Fukuoka,负责Web服务和Android软件的开发。在此期间积累了推荐系统、文本分类等利用机器学习进行开发的经验。在LINE Fukuoka成立以数据分析和机器学习为主的团队时成为其中一员,后任现职。

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  • 【各章概要】
    ● Chapter1 二人之旅的起点
    概括性地说明机器学习为什么越来越受人们的关注,以及使用机器学习都能做到哪些事。另外,还简单说明了回归、分类、聚类等算法。
    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 数学和编程

    ● Chapter2 学习回归算法 ~ 根据广告费预估点击量
    以“根据在广告上投入的费用预估点击量”为题材,学习回归算法。首先通过简单示例来思考要想进行预估需要导入哪些式子,然后思考如何才能与想要得到的结果更为接近。
    2.1 问题设定
    2.2 模型定义
    2.3 最小二乘法
    2.3.1 最速下降法
    2.4 多项式回归
    2.5 多元回归
    2.6 随机梯度下降法

    ● Chapter3 学习分类算法 ~ 基于图片尺寸的分类
    以“根据图片尺寸,按图片的长和宽进行分类”为题材,学习分类算法。与Chapter 2一样,先思考要想进行分类需要导入哪些式子,然后思考如何才能与想要得到的结果更为接近。
    3.1 问题设定
    3.2 内积
    3.3 感知机
    3.3.1 准备学习数据
    3.3.2 权重向量的更新公式
    3.4 线性可分
    3.5 逻辑回归
    3.5.1 Sigmoid函数
    3.5.2 分界线
    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

    ● Chapter4 进行评估 ~ 评价建好的模型

    Chapter 4将确认Chapter 2和Chapter 3中思考的模型的精度。具体将学习如何评价模型,以及评价时使用哪些指标。
    4.1 模型评价
    4.2 交叉验证
    4.3 正则化
    4.4 学习曲线

    ● Chapter5 实现 ~ Python编程
    Chapter 5将根据从Chapter 2到Chapter 4学到的内容,使用Python实际进行编程。通过实践,我们将更加理解之前所讲解的那些数学公式。
    ※使用Python 3
    5.1 用Python来实现吧
    5.2 回归
    5.3 分类(感知机)
    5.4 分类(逻辑回归)
    5.5 正则化

    Appendix
    Appendix收录了正文五章中没有收录的数学公式和编程解说,供有需要的人参考。
    求和符号・求积符号/微分/偏微分/符合函数/向量和行列/几何向量/指数・对数/Python环境构建/Python的基础知识/NumPy的基础知识
    置顶 高宇涵  发表于 2018-04-04 09:46:29
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    • 我主页有联系方式 17338120832

      人工智能曾小健  发表于 2018-04-23 14:56:32
    • 老师我发了邮件,老师请求能否回复下。真的很想译书。

      人工智能曾小健  发表于 2018-04-29 17:45:18
    • @人工智能曾小健 你会日语啊?

      兜兜小猎犬  发表于 2019-07-22 09:56:02
    • 请问这本书啥时候有望上架?

      loveliufudan  发表于 2019-11-07 08:05:08
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