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【2020新书】监督机器学习,156页pdf,剑桥大学出版社

专知 2020-06-28


http://www.it.uu.se/edu/course/homepage/sml/


这本书来自统计学习课程,这是一门统计机器学习的入门课程,面向具有一些微积分、线性代数和统计学背景的学生。这门课程的重点是监督学习:分类和回归。本课程将涵盖机器学习和数据科学中使用的一系列方法,包括:


  • 线性回归(包括岭回归和Lasso)

  • 通过logistic回归和k近邻进行分类

  • 线性和二次判别分析

  • 回归和分类树(包括套袋林和随机林)

  • Boosting

  • 神经网络和深度学习


这些方法将在整个课程中被研究并应用于来自各种应用的真实数据。课程还涵盖了一些重要的实际问题,如交叉验证、模型选择和偏方差权衡。课程包括理论(例如,推导和证明)以及实践(特别是实验室和小型项目)。实际部分将使用Python实现。


【2020新书】监督机器学习,156页pdf,剑桥大学出版社

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