機器學習的公式推導和程式實作
機器學習的公式推導和程式實作
進行機器學習的開發時,精通相關數學理論是關鍵的基礎。本書基於對所有機器學習演算法的系統分類,詳細介紹了監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型等四大類共26個經典演算法,並進行詳細的公式推導和程式碼實現。旨在協助讀者充分了解演算法細節、實現方法和內在邏輯。
本書適合數理基礎扎實的初學者,也適合深入學習的進階者閱讀,同時可作為機器學習領域的參考書籍。
進行機器學習的開發時,精通相關數學理論是關鍵的基礎。本書基於對所有機器學習演算法的系統分類,詳細介紹了監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型等四大類共26個經典演算法,並進行詳細的公式推導和程式碼實現。旨在協助讀者充分了解演算法細節、實現方法和內在邏輯。
本書適合數理基礎扎實的初學者,也適合深入學習的進階者閱讀,同時可作為機器學習領域的參考書籍。
魯偉
深度學習演算法工程師,主要從事醫療數據分析、醫學圖像處理和深度學習應用相關研究與工作。著有《深度學習筆記》一書,也是機器學習實驗室的主持人。
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