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26千字 字数
No.23 科学技术
2025-05-01 发行日期
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主编推荐语

本书深入剖析机器学习中的线性思维和非线性思维。

内容简介

本书从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将线性思维和非线性思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。

除引言外，全书内容分为7章，包括线性回归中的线性思维、感知机分类中的线性思维、逻辑回归中的线性思维、支持向量机中的线性思维、核方法、高斯核函数的非线性映射作用、深度学习中的非线性。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 引言
  • 上篇 线性思维
  • 第1章 线性回归中的线性思维
  • 1.1 线性思维
  • 1.2 从线性思维看线性回归
  • 1.3 线性回归的统计性质
  • 第2章 感知机分类中的线性思维
  • 2.1 感知机中的线性分类思想
  • 2.2 感知机训练的线性思维
  • 2.3 从几何视角看感知机训练
  • 第3章 逻辑回归中的线性思维
  • 3.1 线性回归不适合分类
  • 3.2 Sigmoid函数的特性
  • 3.3 逻辑回归是线性分类器
  • 第4章 支持向量机中的线性思维
  • 4.1 最直觉的分类思维
  • 4.2 线性分类
  • 4.3 由函数间隔到几何间隔
  • 4.4 软间隔支持向量机
  • 下篇 非线性思维
  • 第5章 核方法
  • 5.1 采用核方法的动机
  • 5.2 使用核方法解SVM升维难题
  • 第6章 高斯核函数的非线性映射作用
  • 6.1 简单与复杂的辩证：从线性模型到非线性模型
  • 6.2 从有限到无限的哲学思想
  • 6.3 泰勒级数：实现维度的无限延展和有限维度的计算
  • 第7章 深度学习中的非线性
  • 7.1 Sigmoid函数
  • 7.2 ReLU函数
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。