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人工智能领域机器学习算法及应用前景摸索
TOC\o1-2\h\u25438第1章引言 3
327281.1人工智能与机器学习概述 3
216351.2机器学习的发展历程 4
304441.3机器学习的主要任务与类型 4
4710第2章机器学习基础理论 4
194592.1统计学习理论 4
323832.1.1学习问题的形式化描述 4
324532.1.2误差衡量与风险函数 5
219382.1.3PAC学习理论 5
114852.2概率论与数理统计 5
107402.2.1概率论基础 5
101382.2.2条件概率与贝叶斯定理 5
66172.2.3大数定律与中心极限定理 5
255252.3最优化方法 5
158192.3.1线性规划 5
318052.3.2梯度下降法 5
163142.3.3牛顿法与拟牛顿法 5
25532.3.4稀疏表示与正则化 6
31107第3章线性回归与逻辑回归 6
232343.1线性回归 6
59873.1.1线性回归的原理 6
124373.1.2线性回归的算法实现 6
264163.1.3线性回归的应用实例 6
118993.2逻辑回归 6
5623.2.1逻辑回归的原理 6
24273.2.2逻辑回归的算法实现 6
119723.2.3逻辑回归的应用实例 6
15753.3回归分析的应用 7
573.3.1回归分析在医疗领域的应用 7
203553.3.2回归分析在工业生产中的应用 7
119183.3.3回归分析在市场营销中的应用 7
231423.3.4回归分析在金融领域的应用 7
11495第4章决策树与随机森林 7
246944.1决策树基本原理 7
320004.1.1决策树的构建 7
62564.1.2停止条件 7
283894.2特征选择与剪枝策略 8
157174.2.1特征选择 8
142614.2.2剪枝策略 8
176714.3随机森林算法 8
243834.3.1随机森林的基本思想 8
259204.3.2随机森林的构建 8
173314.3.3随机森林的优势 8
19370第5章支持向量机 9
112045.1线性支持向量机 9
157805.1.1线性可分支持向量机 9
253255.1.2线性支持向量机的算法实现 9
199805.2非线性支持向量机 9
308955.2.1核技巧 9
322435.2.2多类分类问题 9
171645.3支持向量机的应用 9
19885.3.1文本分类 9
14155.3.2图像识别 9
206505.3.3生物信息学 9
269905.3.4金融时间序列预测 10
67265.3.5其他应用领域 10
6467第6章神经网络与深度学习 10
79196.1神经网络基础 10
83036.1.1神经元模型 10
217786.1.2感知机 10
311546.1.3多层前馈神经网络 10
149546.1.4反向传播算法 10
189206.2深度学习模型 10
200116.2.1深度信念网络 10
292106.2.2自动编码器 10
228706.2.3受限玻尔兹曼机 10
150946.3卷积神经网络与循环神经网络 11
242676.3.1卷积神经网络 11
115526.3.2循环神经网络 11
63606.3.3深度强化学习 11
1277第7章集成学习方法 11
226137.1Bagging与随机森林 11
260877.1.1Bagging算法原理 11
311197.1.2随机森林算法 11
204607.2Boosting与AdaBoost 11
14197.2.1Boosting算法原理 11
134367.2.2AdaBoost算法 12
26687.3Stacking与混合集成 12
106907.3.1Stacking算法原理 12
194577.3.2混合集成方法 12
31090第8章聚类与降维 12
137648.1聚类分析 12
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