机器学习及其应用 - 第6页

...学生，筛选着我们的简历，审核着我们的贷款资格，衡量着员工的工作态度，监视着投票者，监控着我们的健康。 凯西·奥尼尔呼吁数据模型的创造者们要对算法负责，政策的制定者及执行者们在使用这一...

...的力量”尤为重要。虽然许多学者也注意到了这一社会发展趋势，但他们大多围绕人类日渐弱化的社会技能、交流能力和思考能力展开讨论，忽略了这一趋势对道德行为、生产能力、社会发展及寻找人生意义的影响。这...

...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、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法...

...学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器...

...它时赋予它的能力。复杂自适应系统理论提出者约翰·霍兰德借助模型和还原思想，建立了研究涌现现象的普适框架，扫清了研究道路上的障碍，推动了复杂自适应系统、机器学习、人工智能等领域的长足发展。

本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理...

...分为Python基础知识体系、Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及产业级工程项目实践等。

...希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。本书思路清晰，视⻆独特，结构合理，可作为⾼等院校计算机及相关专业的本科⽣或研究⽣教材，也可供对机器学习感兴趣的研究⼈员和⼯...