机器学习与优化 mobi+azw3+epub

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目录
第1章引言
第2章懒惰学习：最近邻方法
第3章学习需要方法
第一部分监督学习
第4章线性模型
第5章广义线性最小二乘法
第6章规则、决策树和森林
第7章特征排序及选择
第8章特定非线性模型
第9章神经网络：多层感知器
第10章深度和卷积网络
第11章统计学习理论和支持向量机
第12章最小二乘法和健壮内核机器
第13章机器学习中的民主
第14章递归神经网络和储备池计算
第二部分无监督学习和聚类
第15章自顶向下的聚类：K均值
第16章自底向上（凝聚）聚类
第17章自组织映射
第18章通过线性变换降维（投影）
第19章通过非线性映射可视化图与网络
第20章半监督学习
第三部分优化：力量之源
第21章自动改进的局部方法
第22章局部搜索和反馈搜索优化
第23章合作反馈搜索优化
第24章多目标反馈搜索优化
第四部分应用精选
第25章文本和网页挖掘
第26章协同过滤和推荐
参考文献
索引
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