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産品特色

編輯推薦

如今是人工智能高歌猛進的時代，機器學習的發展也如火如荼。然而，復雜的數學公式和難解的專業術語容易令剛接觸這一領域的學習者望而生畏。有沒有這樣一本機器學習的書，能摒棄復雜的公式推導，帶領讀者通過實踐來掌握機器學習的方法？
《機器學習與優化》正是這樣一本書！它的寫作脫胎於意大利特倫托大學機器學習與智能優化實驗室（LION lab）的研究項目，語言輕鬆幽默，內容圖文並茂，涵蓋瞭機器學習中可能遇到的各方麵知識。更重要的是，書中特彆介紹瞭兩個機器學習的應用，即信息檢索和協同推薦，讓讀者在瞭解信息結構的同時，還能利用信息來預測相關的推薦項。
本書作者以及讀者群發布的數據、指導說明和教學短片都可以在本書網站上找到。
本書內容要點：
● 監督學習——綫性模型、決策森林、神經網絡、深度和捲積網絡、支持嚮量機等
● 無監督模型和聚類——K均值、自底而上聚類、自組織映射、譜圖繪製、半監督學習等
● 優化是力量之源——自動改進的局部方法、局部搜索和反饋搜索優化、協作反饋搜索優化、多目標反饋搜索優化等
● 應用精選——文本和網頁挖掘，電影的協同推薦係統

內容簡介

本書是機器學習實戰領域的一本佳作，從機器學習的基本概念講起，旨在將初學者引入機器學習的大門，並走上實踐的道路。本書通過講解機器學習中的監督學習和無監督學習，並結閤特徵選擇和排序、聚類方法、文本和網頁挖掘等熱點問題，論證瞭“優化是力量之源”這一觀點，為機器學習在企業中的應用提供瞭切實可行的操作建議。

作者簡介

【作者簡介】

羅伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）
人工智能領域先驅，IEEE會士。因在無功搜索優化（RSO）方嚮做齣瞭開創性的工作而名震學界。 目前為意大利特倫托大學教授，同時擔任特倫托大學機器學習與智能優化實驗室（LION lab）主任。

毛羅·布魯納托（Mauro Brunato）
意大利特倫托大學助理教授，LION研究團隊成員。

【譯者簡介】

王彧弋
博士，現於瑞士蘇黎世聯邦理工學院從事研究工作，主要研究方嚮為理論計算機科學與機器學習。

目錄

第 1章 引言 1
1．1　學習與智能優化：燎原之火　1
1．2　尋找黃金和尋找伴侶　3
1．3　需要的隻是數據　5
1．4　超越傳統的商業智能　5
1．5　LION方法的實施　6
1．6　“動手”的方法　6
第　2章 懶惰學習：最近鄰方法　9
第3章　學習需要方法　14
3．1　從已標記的案例中學習：最小化和泛化　16
3．2　學習、驗證、測試　18
3．3　不同類型的誤差　21
第　一部分 監督學習
第4章　綫性模型　26
4．1　綫性迴歸　27
4．2　處理非綫性函數關係的技巧　28
4．3　用於分類的綫性模型　29
4．4　大腦是如何工作的　30
4．5　綫性模型為何普遍，為何成功　31
4．6　最小化平方誤差和　32
4．7　數值不穩定性和嶺迴歸　34
第5章　廣義綫性最小二乘法　37
5．1　擬閤的優劣和卡方分布　38
5．2　最小二乘法與最大似然估計　42
5．2．1　假設檢驗　42
5．2．2　交叉驗證　44
5．3　置信度的自助法　44
第6章　規則、決策樹和森林　50
6．1　構造決策樹　52
6．2　民主與決策森林　56
第7章　特徵排序及選擇　59
7．1　特徵選擇：情境　60
7．2　相關係數　62
7．3　相關比　63
7．4　卡方檢驗拒絕統計獨立性　64
7．5　熵和互信息　64
第8章　特定非綫性模型　67
8．1　logistic 迴歸　67
8．2　局部加權迴歸　69
8．3　用LASSO來縮小係數和選擇輸入值　72
第9章　神經網絡：多層感知器　76
9．1　多層感知器　78
9．2　通過反嚮傳播法學習　80
9．2．1　批量和bold driver反嚮傳播法　81
9．2．2　在綫或隨機反嚮傳播　82
9．2．3　訓練多層感知器的高級優化　83
第　10章 深度和捲積網絡　84
10．1　深度神經網絡　85
10．1．1　自動編碼器　86
10．1．2　隨機噪聲、屏蔽和課程　88
10．2　局部感受野和捲積網絡　89
第　11章 統計學習理論和支持嚮量機　94
11．1　經驗風險最小化　96
11．1．1　綫性可分問題　98
11．1．2　不可分問題　100
11．1．3　非綫性假設　100
11．1．4　用於迴歸的支持嚮量　101
第　12章 最小二乘法和健壯內核機器　103
12．1　最小二乘支持嚮量機分類器　104
12．2　健壯加權最小二乘支持嚮量機　106
12．3　通過修剪恢復稀疏　107
12．4　算法改進：調諧QP、原始版本、無補償　108
第　13章 機器學習中的民主　110
13．1　堆疊和融閤　111
13．2　實例操作帶來的多樣性：裝袋法和提升法　113
13．3　特徵操作帶來的多樣性　114
13．4　輸齣值操作帶來的多樣性：糾錯碼　115
13．5　訓練階段隨機性帶來的多樣性　115
13．6　加性logistic迴歸　115
13．7　民主有助於準確率－拒絕的摺中　118
第　14章 遞歸神經網絡和儲備池計算　121
14．1　遞歸神經網絡　122
14．2　能量極小化霍普菲爾德網絡　124
14．3　遞歸神經網絡和時序反嚮傳播　126
14．4　遞歸神經網絡儲備池學習　127
14．5　超限學習機　128
第二部分　無監督學習和聚類
第　15章 自頂嚮下的聚類：K均值　132
15．1　無監督學習的方法　134
15．2　聚類：錶示與度量　135
15．3　硬聚類或軟聚類的K均值方法　137
第　16章 自底嚮上（凝聚）聚類　142
16．1　閤並標準以及樹狀圖　142
16．2　適應點的分布距離：馬氏距離　144
16．3　附錄：聚類的可視化　146
第　17章 自組織映射　149
17．1　將實體映射到原型的人工皮層　150
17．2　使用成熟的自組織映射進行分類　153
第　18章 通過綫性變換降維（投影）　155
18．1　綫性投影　156
18．2　主成分分析　158
18．3　加權主成分分析：結閤坐標和關係　160
18．4　通過比值優化進行綫性判彆　161
18．5　費希爾綫性判彆分析　163
第　19章 通過非綫性映射可視化圖與網絡　165
19．1　最小應力可視化　166
19．2　一維情況：譜圖繪製　168
19．3　復雜圖形分布標準　170
第　20章 半監督學習　174
20．1　用部分無監督數據進行學習　175
20．1．1　低密度區域中的分離　177
20．1．2　基於圖的算法　177
20．1．3　學習度量　179
20．1．4　集成約束和度量學習　179
第三部分　優化：力量之源
第　21章 自動改進的局部方法　184
21．1　優化和學習　185
21．2　基於導數技術的一維情況　186
21．2．1　導數可以由割綫近似　190
21．2．2　一維最小化　191
21．3　求解高維模型（二次正定型）　191
21．3．1　梯度與最速下降法　194
21．3．2　共軛梯度法　196
21．4　高維中的非綫性優化　196
21．4．1　通過綫性查找的全局收斂　197
21．4．2　解決不定黑塞矩陣　198
21．4．3　與模型信賴域方法的關係　199
21．4．4　割綫法　200
21．4．5　縮小差距：二階方法與綫性復雜度　201
21．5　不涉及導數的技術：反饋仿射振蕩器　202
21．5．1　RAS：抽樣區域的適應性　203
21．5．2　為健壯性和多樣化所做的重復　205
第　22章 局部搜索和反饋搜索優化　211
22．1　基於擾動的局部搜索　212
22．2　反饋搜索優化：搜索時學習　215
22．3　基於禁忌的反饋搜索優化　217
第　23章 閤作反饋搜索優化　222
23．1　局部搜索過程的智能協作　223
23．2　CoRSO：一個政治上的類比　224
23．3　CoRSO的例子：RSO與RAS閤作　226
第　24章 多目標反饋搜索優化　232
24．1　多目標優化和帕纍托最優　233
24．2　腦－計算機優化：循環中的用戶　235
第四部分　應用精選
第　25章 文本和網頁挖掘　240
25．1　網頁信息檢索與組織　241
25．1．1　爬蟲　241
25．1．2　索引　242
25．2　信息檢索與排名　244
25．2．1　從文檔到嚮量：嚮量－空間模型　245
25．2．2　相關反饋　247
25．2．3　更復雜的相似性度量　248
25．3　使用超鏈接來進行網頁排名　250
25．4　確定中心和權威：HITS　254
25．5　聚類　256
第　26章 協同過濾和推薦　257
26．1　通過相似用戶結閤評分　258
26．2　基於矩陣分解的模型　260
參考文獻　263
索引　269
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