统计学习方法 - 第2页

...的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习，贝叶斯决策理论，参数、半参数和非参数方法，多元分析，隐马尔可夫模型，增强学习，核机器，图模型，贝叶斯估计和统计检验。机器学习正在迅速成为...

...机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴...

...第1、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归...

...指南，系统介绍了 R 语言的基础语法、数据结构、可视化方法以及常用数据分析流程，适合作为统计学习、数据科学或科研工作的入门教材。本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的专业技能融合其中...

...培养的学习方法体系。全书不仅关注知识掌握，更强调学习习惯和思维方式的建立。 书中围绕函数、数列、解析几何、立体几何、概率统计等高中数学重点内容，结合大量典型例题与真实案例，分析学生在学习过程...

...主持了日本著名的“机器人考东大”人工智能研究项目，以扎实的理论和实验数据细数人工智能的发展现状，展望人工智能时代的未来图景，提供了适应人工智能时代的学习方法，帮助你先人一步做足应对准备...

...为人们所瞩目。本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的...

...4. 矩阵力量重点讲解矩阵及线性代数的应用，特别是在数据分析和机器学习中的作用。5. 统计至简介绍统计学基础，帮助读者理解数据分析中的统计方法和思维。

...代码和额外的数据集供读者下载，通过这些读者可以创建自己的模拟分析，并检验对本书介绍的方法的理解程度。本书是高年级本科生或研究生学习时间序列分析和商务统计学的优秀入门教材...

...各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起...