白话机器学习的数学 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

版权信息
书名：白话机器学习的数学
作者：［日］立石贤吾
译者：郑明智
ISBN：978-7-115-53621-1
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版权声明前言致谢各章概要出场人物介绍第 1 章　开始二人之旅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　数学与编程第 2 章　学习回归——基于广告费预测点击量2.1　设置问题2.2　定义模型2.3　最小二乘法2.3.1　最速下降法2.4　多项式回归2.5　多重回归2.6　随机梯度下降法第 3 章　学习分类——基于图像大小进行分类3.1　设置问题3.2　内积3.3　感知机3.3.1　训练数据的准备3.3.2　权重向量的更新表达式3.4　线性可分3.5　逻辑回归3.5.1　sigmoid 函数3.5.2　决策边界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　线性不可分第 4 章　评估——评估已建立的模型4.1　模型评估4.2　交叉验证4.2.1　回归问题的验证4.2.2　分类问题的验证4.2.3　精确率和召回率4.2.4　F 值4.3　正则化4.3.1　过拟合4.3.2　正则化的方法4.3.3　正则化的效果4.3.4　分类的正则化4.3.5　包含正则化项的表达式的微分4.4　学习曲线4.4.1　欠拟合4.4.2　区分过拟合与欠拟合第 5 章　实现——使用 Python 编程5.1　使用Python 实现5.2　回归5.2.1　确认训练数据5.2.2　作为一次函数实现5.2.3　验证5.2.4　多项式回归的实现5.2.5　随机梯度下降法的实现5.3　分类——感知机5.3.1　确认训练数据5.3.2　感知机的实现5.3.3　验证5.4　分类——逻辑回归5.4.1　确认训练数据5.4.2　逻辑回归的实现5.4.3　验证5.4.4　线性不可分分类的实现5.4.5　随机梯度下降法的实现5.5　正则化5.5.1　确认训练数据5.5.2　不应用正则化的实现5.5.3　应用了正则化的实现5.6　后话附录A.1　求和符号、求积符号A.2　微分A.3　偏微分A.4　复合函数A.5　向量和矩阵A.6　几何向量A.7　指数与对数A.8　Python 环境搭建A.8.1　安装 PythonA.8.2　执行 PythonA.9　Python 基础知识A.9.1　数值与字符串A.9.2　变量A.9.3　真假值与比较运算符A.9.4　列表A.9.5　流程控制A.9.6　函数A.10　NumPy 基础知识A.10.1　导入A.10.2　多维数组A.10.3　广播作者简介 
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Yasashikumanabu Kikaigakushu wo Rikaisurutameno Sugakunokihon
Copyright © Kengo Tateishi 2017
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Mynavi Publishing Corporation., Japan
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前言
“机器学习”这个词受到人们的关注已经很久了。我想有很多人对机器学习到底是什么、使用机器学习能做什么等很感兴趣。机器学习如此兴盛的背后有多种因素，但主要是因为现在世界各地都有人在开发机器学习专用的程序库，方便又多样的数据集也能唾手可得。一个人即使不懂理论知识，只要准备好程序库和数据集，再写上几行代码就可以制作出有模有样的东西。机器学习的入门门槛确实降低了，我们可以一边自己动手写一些代码，一边学习机器学习。
但是，一直使用一个不知道原理的“黑盒”，大家的心情估计不会太好吧。虽说有些非常好用的库使人无须知道理论就可以开始编程，但是对有些人，尤其是程序员来说，使用不知道内部做了什么的东西时总会感到有些不放心。如果就这样开始学习机器学习，那么到后面很可能会因为太难而学不下去。
本书的读者对象是对机器学习感兴趣、想要学习其理论知识的程序员。通过阅读本书的出场人物——程序员绫乃和她的朋友美绪的对话，读者将轻松理解机器学习的理论，并和她们一起学习下去。许多面向初学者的书都会尽量避免数学表达式的出现，但 ............

书籍插图：

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