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作  者:(日)杉山将 著；许永伟 译 定  价:49 出 版 社:其他出版社 出版日期:2015年04月01日 页  数:226 装  帧:平装 ISBN:9787115388025 187张图解轻松入门
提供可执行的Matlab程序代码
覆盖机器学习中很经典、用途很广的算法

专业实用：东京大学教授、机器学习专家执笔，浓缩机器学习的关键知识点
图文并茂：187张图示帮助理解，详略得当，为读懂大部头开路。
角度新颖：基于很小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法。
实战导向：配有可执行的MATLAB程序代码，边学习边实践。 ●第I部分  绪  论
●第1章  什么是机器学习 2
●1.1  学习的种类    2
●1.2  机器学习任务的例子    4
●1.3  机器学习的方法    8
●第2章  学习模型 12
●2.1  线性模型    12
●2.2  核模型    15
●2.3  层级模型    17
●第II部分  有监督回归
●第3章  最小二乘学习法 22
●3.1  最小二乘学习法    22
●3.2  最小二乘解的性质    25
●3.3  大规模数据的学习算法    27
●第4章带有约束条件的最小二乘法 31
●4.1  部分空间约束的最小二乘学习法    31
●4.2  ｌ2 约束的最小二乘学习法    33
●4.3  模型选择    37
●第5章  稀疏学习 43
●5.1  ｌ1 约束的最小二乘学习法    43
●部分目录

内容简介

《图解机器学习》用丰富的图示，从很小二乘法出发，对基于很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。 (日)杉山将 著；许永伟 译 杉山将（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。
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这本书还没看，但是机器学习，应该是以后发展的趋势。

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这本书挺好的，讲解比较系统

评分☆☆☆☆☆

作为初学者买过好几本图解系列的图书，个人感觉这是图解系列最差的一本&至今为止阅读过最差的it书，感觉不适合初学者，好多图根本毫无意义，无助于理解概念，语言晦涩如一众教科书，不知是翻译的问题还是作者写的问题

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

没有塑封，看着像是别人的退货。。。

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这本书挺好的，讲解比较系统

评分☆☆☆☆☆

不错的书，值得买来学习

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这本书挺好的，讲解比较系统

评分☆☆☆☆☆

机器学习是现在的潮流，但是不好掌握

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