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目录

推荐序

前言

基础考评篇

第1章　绪论2

1.1　基本术语2

1.2　假设空间5

1.3　归纳偏好9

1.4　矩阵、优化和概率分布13

参考文献21

第2章　模型评估与选择23

2.1　经验误差与过拟合23

2.2　评估方法26

2.3　性能度量31

2.4　比较检验41

2.5　偏差与方差43

参考文献47

第3章　线性模型49

3.1　线性回归49

3.2　对数几率回归60

3.3　线性判别分析63

3.4　多分类学习74

参考文献78

第4章　决策树80

4.1　基本流程80

4.2　划分选择81

4.3　剪枝处理90

4.4　连续与缺失值93

4.5　多变量决策树100

参考文献105

第5章　神经网络106

5.1　感知机与多层网络106

5.2　误差逆传播算法112

5.3　全局最小与局部极小128

5.4　其他常见神经网络130

参考文献132

第6章　支持向量机134

6.1　间隔、支持向量与对偶问题134

6.2　软间隔与正则化142

6.3　核函数154

6.4　核方法158

参考文献160

第7章　贝叶斯分类器162

7.1　贝叶斯决策论162

7.2　极大似然估计166

7.3　朴素贝叶斯分类器179

7.4　贝叶斯网188

参考文献190

第8章　集成学习191

8.1　Boosting191

8.2　Bagging与随机森林201

8.3　结合策略207

8.4　多样性211

8.5　集成剪枝222

参考文献223

第9章　聚类225

9.1　距离计算225

9.2　k均值算法229

9.3　高斯混合聚类249

9.4　性能度量251

9.5　密度聚类与层次聚类254

参考文献262

第10章　降维与度量学习263

10.1　k近邻学习263

10.2　维数灾难265

10.3　主成分分析268

10.4　核化线性降维287

10.5　低维嵌入与流形学习288

10.6　度量学习291

参考文献295

综合应用篇

第11章　线性模型的优化与复用298

11.1　数据获取和预处理298

11.2　岭回归分类器的优化方法探究302

11.3　线性模型的参数选择314

11.4　线性模型的参数复用320

参考文献324

第12章　面向类别不平衡数据的分类326

12.1　类别不平衡现象与评价指标326

12.2　类别不平衡模型初探334

12.3　基于采样的“再缩放”方法340

12.4　类别不平衡问题的多分类扩展348

参考文献356

第13章　神经网络的优化与应用357

13.1　数值求导和自动求导357

13.2　神经网络优化实例362

13.3　BP算法的回顾与思考374

13.4　SOM神经网络377

参考文献385

第14章　EM算法及其应用387

14.1　数据中的隐变量387

14.2　EM算法的迭代优化视角391

14.3　EM算法的隐变量视角396

14.4　EM算法应用实例——缺失值处理398

参考文献413

第15章　集成学习的过拟合现象研究415

15.1　分布有偏移数据集的构造和划分415

15.2　机器学习中的过拟合现象418

15.3　AdaBoost的多分类算法实现425

15.4　AdaBoost是否会过拟合433

参考文献437

第16章　度量学习及其应用438

16.1　近邻分类器438

16.2　降维方法的评价444

16.3　度量学习448

16.4　度量学习的回顾与思考461

参考文献466