【每周一本书】之《图解机器学习》:187张图解轻松入门

2017 年 11 月 28 日 数据猿 abby

说到“机器”,可能很多人都会想到机械表或车床等大型机器设备,但是机器学习里的“机器”指的是计算机。机器学习,是指让计算机具有人那样的学习、思考能力的技术的总称


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说到“机器”,可能很多人都会想到机械表或车床等大型机器设备,但是机器学习里的“机器”指的是计算机。机器学习,是指让计算机具有人那样的学习、思考能力的技术的总称。


近年来,随着计算机软硬件技术的发展,机器学习领域也得到了巨大的进步。而今天小编为大家推荐的《图解机器学习》就是介绍这一蓬勃发展中的机器学习算法的一本书。



本书用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍:


第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;


第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;


第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法;


第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。


书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码,可以用来进行简单的测试。


作者、译者介绍:


衫山将(作者)


1974年生于大阪。东京工业大学计算机工程学博士毕业,现为东京大学教授、日本国立信息学研究所客座教授。主要从事机器学习的理论研究和算法开发,以及在信号和图像处理等方面的应用。2011年获日本信息处理学会长尾真纪念特别奖。著有《统计机器学习》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等。同时也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的译者之一。


许永伟(译者)


2009年赴东京大学攻读博士学位,现于东京大学空间信息科学研究所从事博士后研究(特任研究员)。主要研究方向为模式识别与机器学习、图像处理与计算机视觉,对数据挖掘、大数据和信息架构有浓厚兴趣。



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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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