机器学习与应用_雷明.pdf

.·.·. .… ·．、．... .·. ．．·、． .·· ... .·.·. .… ·．、． ..-. .·. ·．·、． .·· .. . . .-. ... .’·· ... ·.· ·.· .-. .. 图18.2 3 类正态分布样本，每个样本所属类别未知 动作 环境 环境感知 图 20.1 智能体和环境交互 @ @ 口 口 . . . .· ·.. ·.. ·.· ·... .. . ·. ..· .·· .·· .. . 图 19.1 半监督支持向量机示意图 图20.5 用蒙特卡洛算法计算圆的面积 Fully c♀nnected @ φ 图20 .6 DQN的网络结构 （来自文献 ［3 ]) 内容简介 机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自 2012年以来的人工智 能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的人门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主 流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由 21章组成，共分为三大部分。第 1～3章为第一部 分，介绍机器学习的基本原理、所帘 的数学知识（包括 微积分、线性代数、概率 论和最优化方 法），以及机器 学习中的核心概念 。第4～20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、工程实现和实际应用 3个方面 进行介绍，对于大多数弈 ，法，都配有实验程序 。第 21章为第三部分 ，介绍机苦苦 学习和深度学习算法实际应 用时面 11伍的问题，并给 出典型的解决方案 。此外，附 录A给出各种 机器学习算法 的总结，附录 B给出梯度 下降法的演化关系，附录 C给出EM算法的推导 。 本书理论 推导与证明详细、深入，结构清晰，详细 地调述主要算法 的工程实现细节，配以 著名开源库的 源代码分析（包括 libsvm 、liblin ear 、OpenCV 、Caffe等开源库），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，这是一本适合人 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 。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签 ，无标签者不得销售 。 版权所有 ，侵权必究 。侵权举报电话： 01062782989 13701121933 图书在版编 目 CCIP ）数据 机器学习与应用 ／雷明著．一北京：清华大学出版社， 2019 ISBN 978-7-302-51468-8 I.①机… ［［.①雷… ［［！.①机器学习N.(TP181 中国版本图书馆 CIP数据核字（ 2018）第 256549 号 责任编辑： 白立军 封面设计： 杨玉兰 责任校对： 焦丽丽