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机器学习 原理、算法与应用 PDF 下载
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 资料简介： 机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，自2012年以来，深度学习的出现带来了人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，紧密结合工程实践与应用，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论。全书由23章组成，共分为三大部分。第1～3章为*部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、*化方法和概率论），以及机器学习中的核心概念。第4～22章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第23章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决方案。 本书理论推导与证明详细、深入，结构清晰，详细地讲述主要算法的原理与细节，让读者不仅知其然，还知其所以然，真正理解算法、学会使用算法。对于计算机、人工智能及相关专业的本科生和研究生，这是一本适合入门与系统学习的教材；对于从事人工智能和机器学习产品研发的工程技术人员，本书也具有很强的参考价值 资料目录： 第1章机器学习简介3 1.1机器学习是什么3 1.1.1一个简单的例子3 1.1.2为什么需要机器学习5 1.2典型应用7 1.2.1语音识别7 1.2.2人脸检测8 1.2.3人机对弈9 1.2.4机器翻译10 1.2.5自动驾驶11 1.3发展历程11 1.3.1历史成就11 1.3.2当前进展12 1.4关于本书13 参考文献13 第2章数学知识15 2.1微积分和线性代数15 2.1.1导数15 2.1.2向量与矩阵17 2.1.3偏导数与梯度19 2.1.4雅可比矩阵20 2.1.5Hessian矩阵21 2.1.6泰勒展开22 2.1.7行列式22 2.1.8特征值与特征向量23 2.1.9奇异值分解24 2.1.10二次型24 2.1.11向量与矩阵求导24 2.2化方法25 〖1〗 〖2〗机器学习——原理、算法与应用 〖1〗 目录 2.2.1梯度下降法25 2.2.2牛顿法26 2.2.3坐标下降法27 2.2.4拉格朗日乘数法28 2.2.5凸优化28 2.2.6拉格朗日对偶32 2.2.7KKT条件34 2.2.8拟牛顿法35 2.2.9面临的问题36 2.3概率论37 2.3.1随机事件与概率37 2.3.2条件概率37 2.3.3随机变量38 2.3.4数学期望与方差39 2.3.5随机向量39 2.3.6似然估计40 参考文献41 第3章基本概念42 3.1算法分类42 3.1.1监督信号42 3.1.2分类问题与回归问题43 3.1.3判别模型与生成模型45 3.1.4强化学习45 3.2模型评价指标46 3.2.1精度与召回率46 3.2.2ROC曲线46 3.2.3混淆矩阵48 3.2.4交叉验证48 3.3模型选择48 3.3.1过拟合与欠拟合48 3.3.2偏差与方差分解49 3.3.3正则化50 参考文献52 第二部分主要的机器学习算法与理论 第4章贝叶斯分类器55 4.1贝叶斯决策55 4.2朴素贝叶斯分类器56 4.2.1离散型特征56 4.2.2连续型特征57 4.3正态贝叶斯分类器57 4.3.1训练算法57 4.3.2预测算法58 4.4实验程序59 4.5应用61 参考文献61 第5章决策树62 5.1树形决策过程62 5.2分类与回归树63 5.3训练算法64 5.3.1递归分裂过程64 5.3.2寻找分裂64 5.3.3叶子节点值的设定67 5.3.4属性缺失问题67 5.3.5剪枝算法68 5.3.6训练算法的流程69 5.3.7计算变量的重要性70 5.4实验程序70 5.5应用71 参考文献71 第6章k近邻算法72 6.1基本概念72 6.2预测算法72 6.3距离定义73 6.3.1常用距离定义74 6.3.2距离度量学习74 6.4实验程序75 6.5应用76 参考文献76 第7章数据降维78 7.1主成分分析78 7.1.1数据降维问题78 7.1.2计算投影矩阵78 7.1.3向量降维81 7.1.4向量重构81 7.2流形学习81 7.2.1局部线性嵌入82 7.2.2拉普拉斯特征映射83 7.2.3局部保持投影86 7.2.4等距映射87 7.2.5随机近邻嵌入88 7.2.6t分布随机近邻嵌入89 7.3实验程序90 7.4应用91 参考文献91 第8章线性判别分析92 8.1用投影进行分类92 8.2投影矩阵92 8.2.1一维的情况92 8.2.2推广到高维94 8.3实验程序96 8.4应用96 参考文献97 第9章人工神经网络98 9.1多层前馈型神经网络98 9.1.1神经元98 9.1.2网络结构99 9.1.3正向传播算法100 9.2反向传播算法101 9.2.1一个简单的例子101 9.2.2完整的算法105 9.3实验程序109 9.4理论解释110 9.4.1数学性质110 9.4.2与神经系统的关系111 9.5面临的问题111 9.5.1梯度消失111 9.5.2退化111 9.5.3局部极小值111 9.5.4鞍点111 9.6实现细节问题112 9.6.1输入值与输出值112 9.6.2网络规模112 9.6.3激活函数112 9.6.4损失函数113 9.6.5权重初始化113 9.6.6正则化113 9.6.7学习率的设定114 9.6.8动量项114 9.7应用114 参考文献115 第10章支持向量机118 10.1线性分类器118 10.1.1线性分类器概述118 10.1.2分类间隔118 10.2线性可分的问题119 10.2.1原问题119 10.2.2对偶问题120 10.3线性不可分的问题123 10.3.1原问题123 10.3.2对偶问题123 10.4核映射与核函数126 10.5SMO算法129 10.5.1求解子问题129 10.5.2优化变量的选择132 10.6多分类问题133 10.7实验程序134 10.8libsvm简介136 10.8.1求解算法137 10.8.2库的使用140 10.9应用142 参考文献143 第11章线性模型145 11.1logistic回归145 11.1.1种表述145 11.1.2第二种表述147 11.1.3L2正则化原问题148 11.1.4L2正则化对偶问题151 11.1.5L1正则化原问题152 11.1.6实验程序154 11.2线性支持向量机156 11.2.1L2正则化L1loss SVC原问题156 11.2.2L2正则化L2loss SVC原问题156 11.2.3L2正则化SVC对偶问题157 11.2.4L1正则化L2loss SVC原问题158 11.2.5多类线性支持向量机158 11.2.6实验程序160 11.3liblinear简介160 11.3.1求解的问题161 11.3.2库的使用161 11.4softmax回归162 11.5应用164 参考文献165 第12章随机森林166 12.1集成学习166 12.1.1随机抽样166 12.1.2Bagging算法167 12.2随机森林概述167 12.3训练算法167 12.4变量的重要性168 12.5实验程序169 12.6应用169 参考文献169 第13章Boosting算法171 13.1AdaBoost算法171 13.1.1强分类器与弱分类器171 13.1.2训练算法172 13.1.3训练误差分析174 13.2广义加法模型176 13.3各种AdaBoost算法177 13.3.1离散型AdaBoost177 13.3.2实数型AdaBoost179 13.3.3LogitBoost180 13.3.4Gentle型AdaBoost181 13.4实现细节问题182 13.4.1弱分类器182 13.4.2弱分类器的数量182 13.4.3样本权重削减183 13.5实验程序183 13.6梯度提升算法183 13.6.1梯度提升框架184 13.6.2回归问题185 13.6.3分类问题185 13.6.4XGBoost187 13.7应用——目标检测189 13.7.1VJ框架的原理190 13.7.2模型训练192 参考文献193 第14章深度学习概论195 14.1机器学习面临的挑战195 14.1.1人工特征196 14.1.2机器学习算法197 14.2深度学习技术197 14.3进展与典型应用199 14.3.1计算机视觉200 14.3.2语音识别202 14.3.3自然语言处理202 14.3.4计算机图形学203 14.3.5推荐系统203 14.3.6深度强化学习204 14.4自动编码器204 14.4.1自动编码器简介204 14.4.2去噪自动编码器205 14.4.3稀疏自动编码器205 14.4.4收缩自动编码器206 14.4.5多层编码器206 14.5受限玻尔兹曼机206 14.5.1玻尔兹曼分布206 14.5.2受限玻尔兹曼机结构207 14.5.3训练算法209 14.5.4深度玻尔兹曼机210 14.5.5深度置信网210 参考文献210 第15章卷积神经网络218 15.1网络结构218 15.1.1卷积层219 15.1.2池化层222 15.1.3全连接层222 15.2训练算法223 15.2.1卷积层223 15.2.2池化层226 15.2.3随机梯度下降法227 15.2.4迁移学习228 15.3典型网络228 15.3.1LeNet5网络228 15.3.2AlexNet网络229 15.3.3VGG网络230 15.3.4GoogLeNet网络231 15.4理论分析232 15.4.1反卷积运算232 15.4.2卷积层可视化233 15.4.3理论解释235 15.5挑战与改进措施236 15.5.1卷积层236 15.5.2池化层236 15.5.3激活函数237 15.5.4损失函数237 15.5.5网络结构237 15.5.6批量归一化241 15.6实现细节242 15.6.1卷积层242 15.6.2激活函数244 15.6.3内积层244 15.6.4损失层245 15.6.5求解器248 15.7应用——计算机视觉251 15.7.1人脸检测251 15.7.2通用目标检测254 15.7.3人脸关键点定位262 15.7.4人脸识别263 15.7.5图像分割265 参考文献266 第16章循环神经网络270 16.1网络结构270 16.1.1循环层270 16.1.2输出层271 16.1.3一个简单的例子272 16.1.4深层网络272 16.2网络的训练273 16.2.1一个简单的例子273 16.2.2完整的算法275 16.3挑战与改进措施277 16.3.1梯度消失277 16.3.2长短期记忆模型278 16.3.3门控循环单元279 16.3.4双向网络279 16.4序列预测问题280 16.4.1序列标注问题280 16.4.2连接主义时序分类281 16.4.3序列到序列学习285 16.5应用——语音识别287 16.5.1语音识别问题287 16.5.2GMMHMM框架288 16.5.3深度模型288 16.6应用——自然语言处理291 16.6.1中文分词292 16.6.2词性标注293 16.6.3命名实体识别293 16.6.4文本分类294 16.6.5自动摘要296 16.6.6机器翻译296 参考文献298 第17章生成对抗网络302 17.1随机数据生成302 17.2生成对抗网络结构303 17.2.1生成模型303 17.2.2判别模型304 17.3模型的训练304 17.3.1目标函数304 17.3.2训练算法305 17.3.3理论分析306 17.4应用与改进307 17.4.1改进方案308 17.4.2典型应用311 参考文献313 第18章聚类算法314 18.1问题定义314 18.2层次聚类315 18.3基于质心的算法315 18.4基于概率分布的算法316 18.4.1高斯混合模型316 18.4.2EM算法317 18.5基于密度的算法322 18.5.1DBSCAN算法322 18.5.2OPTICS算法324 18.5.3Mean Shift算法326 18.6基于图的算法328 18.7算法评价指标331 18.7.1内部指标331 18.7.2外部指标331 18.8实验程序332 18.9应用332 参考文献332 第19章半监督学习334 19.1问题假设334 19.1.1连续性假设334 19.1.2聚类假设334 19.1.3流形假设334 19.1.4低密度分割假设334 19.2启发式算法335 19.2.1自训练335 19.2.2协同训练335 19.3生成模型335 19.4低密度分割336 19.5基于图的算法336 19.6半监督深度学习337 参考文献338 第20章隐马尔可夫模型340 20.1马尔可夫模型340 20.2隐马尔可夫模型简介343 20.2.1模型结构343 20.2.2中文分词345 20.3估值问题345 20.4解码问题347 20.5训练算法349 20.6应用352 参考文献352 第21章条件随机场353 21.1马尔可夫随机场353 21.1.1概率图模型353 21.1.2马尔可夫随机场354 21.2条件随机场概述355 21.2.1条件随机场简介355 21.2.2线性链条件随机场355 21.3推断算法357 21.4训练算法359 21.5应用360 参考文献360 第22章强化学习361 22.1强化学习简介361 22.1.1问题定义361 22.1.2马尔可夫决策过程362 22.2基于动态规划的算法366 22.2.1策略迭代算法366 22.2.2价值迭代算法368 22.3蒙特卡洛算法369 22.3.1算法简介369 22.3.2状态价值函数估计370 22.3.3动作价值函数估计371 22.3.4蒙特卡洛控制371 22.4时序差分学习372 22.4.1Sarsa算法372 22.4.2Q学习373 22.5深度强化学习374 22.5.1深度Q网络375 22.5.2策略梯度算法378 22.6应用381 参考文献381 第三部分工程实践问题 第23章工程实践问题概述385 23.1实现细节问题385 23.1.1训练样本385 23.1.2特征预处理386 23.1.3模型选择386 23.1.4过拟合问题386 23.2安全性问题387 23.2.1对抗样本387 23.2.2形成原因分析389 23.3实现成本问题390 23.3.1训练样本量390 23.3.2计算与存储成本390 23.4深度模型优化391 23.4.1剪枝与编码391 23.4.2二值化网络392 23.4.3卷积核分离396 参考文献397 |
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