內(nèi)容提要第1章 機器學習概1.1 機器學習簡介 1.1.1 機器學習簡史 1.1.2 機器學習主要流派 1.2 機器學習、人工智1.2.1 什么是人工智能 1.2.2 什么是數(shù)據(jù)挖掘 1.2.3 機器學習、人工智1.3 典型機器學習應用1.4 機器學習算法 1.5 機器學習的一般流程 第2章 機器學習基本2.1 統(tǒng)計分析2.1.1 統(tǒng)計基礎2.1.2 常見概率分布2.1.3 參數(shù)估計2.1.4 假設檢驗2.1.5 線性回歸2.1.6 邏輯回歸2.1.7 判別分析2.1.8 非線性模型2.2 高維數(shù)據(jù)降維2.2.1 主成分分析2.2.2 奇異值分解2.2.3 線性判別分析2.2.4 局部線性嵌入2.2.5 拉普拉斯特征映射2.3 特征工程 2.3.1 特征構建2.3.2 特征選擇2.3.3 特征提取2.4 模型訓練2.4.1 模型訓練常見術語2.4.2 訓練數(shù)據(jù)收集 2.5 可視化分析 2.5.1 可視化分析的作用2.5.2 可視化分析方法 2.5.3 可視化分析常用工2.5.4 常見的可視化圖表 2.5.5 可視化分析面臨的挑戰(zhàn)
標簽：
機器學習
上傳時間：
2022-06-16
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