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目次
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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。
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。
作者簡介
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。
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。
目次
第一部分：入門篇
第 1 章 機器學習預備知識
第二部分：監督學習單模型
第 2 章 線性迴歸
第 3 章 邏輯迴歸
第 4 章 迴歸模型擴展
第 5 章 線性判別分析
第 6 章 k 近鄰演算法
第 7 章 決策樹
第 8 章 神經網路
第 9 章 支援向量機
第三部分：監督學習整合模型
第 10 章 AdaBoost
第 11 章 GBDT
第 12 章 XGBoost
第 13 章 LightGBM
第 14 章 CatBoost
第 15 章 隨機森林
第 16 章 整合學習：對比與調參
第四部分：無監督學習模型
第 17 章 聚類分析與 k 均值聚類演算法
第 18 章 主成分分析
第 19 章 奇異值分解
第五部分：機率模型
第 20 章 最大訊息熵模型
第 21 章 貝氏機率模型
第 22 章 EM 演算法
第 23 章 隱馬可夫模型
第 24 章 條件隨機場
第 25 章 馬可夫鏈蒙地卡羅方法
第六部分：總結
第 26 章 機器學習模型總結
參考文獻
第 1 章 機器學習預備知識
第二部分：監督學習單模型
第 2 章 線性迴歸
第 3 章 邏輯迴歸
第 4 章 迴歸模型擴展
第 5 章 線性判別分析
第 6 章 k 近鄰演算法
第 7 章 決策樹
第 8 章 神經網路
第 9 章 支援向量機
第三部分：監督學習整合模型
第 10 章 AdaBoost
第 11 章 GBDT
第 12 章 XGBoost
第 13 章 LightGBM
第 14 章 CatBoost
第 15 章 隨機森林
第 16 章 整合學習：對比與調參
第四部分：無監督學習模型
第 17 章 聚類分析與 k 均值聚類演算法
第 18 章 主成分分析
第 19 章 奇異值分解
第五部分：機率模型
第 20 章 最大訊息熵模型
第 21 章 貝氏機率模型
第 22 章 EM 演算法
第 23 章 隱馬可夫模型
第 24 章 條件隨機場
第 25 章 馬可夫鏈蒙地卡羅方法
第六部分：總結
第 26 章 機器學習模型總結
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