機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程

出版者的話
譯者序
前言
第1章  線性建模：最小二乘法
1.1  線性建模
1.1.1  定義模型
1.1.2  模型假設(shè)
1.1.3  定義什么是好的模型
1.1.4  最小二乘解：一個(gè)有效的例子
1.1.5  有效的例子
1.1.6  奧運(yùn)會(huì)數(shù)據(jù)的最小二乘擬合
1.1.7  小結(jié)
1.2  預(yù)測(cè)
1.2.1  第二個(gè)奧運(yùn)會(huì)數(shù)據(jù)集
1.2.2  小結(jié)
1.3  向量/矩陣符號(hào)
1.3.1  例子
1.3.2  數(shù)值的例子
1.3.3  預(yù)測(cè)
1.3.4  小結(jié)
1.4  線性模型的非線性響應(yīng)
1.5  泛化與過擬合
1.5.1  驗(yàn)證數(shù)據(jù)
1.5.2  交叉驗(yàn)證
1.5.3  K折交叉驗(yàn)證的計(jì)算縮放
1.6  正則化最小二乘法
1.7  練習(xí)
其他閱讀材料
第2章  線性建模：最大似然方法
2.1  誤差作為噪聲
2.2  隨機(jī)變量和概率
2.2.1  隨機(jī)變量
2.2.2  概率和概率分布
2.2.3  概率的加法
2.2.4  條件概率
2.2.5  聯(lián)合概率
2.2.6  邊緣化
2.2.7  貝葉斯規(guī)則介紹
2.2.8  期望值
2.3  常見的離散分布
2.3.1  伯努利分布
2.3.2  二項(xiàng)分布
2.3.3  多項(xiàng)分布
2.4  連續(xù)型隨機(jī)變量--概率密度函數(shù)
2.5  常見的連續(xù)概率密度函數(shù)
2.5.1  均勻密度函數(shù)
2.5.2  β密度函數(shù)
2.5.3  高斯密度函數(shù)
2.5.4  多元高斯
2.5.5  小結(jié)
2.6  產(chǎn)生式的考慮（續(xù)）
2.7  似然估計(jì)
2.7.1  數(shù)據(jù)集的似然值
2.7.2  最大似然
2.7.3  最大似然解的特點(diǎn)
2.7.4  最大似然法適用于復(fù)雜模型
2.8  偏差方差平衡問題
2.9  噪聲對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響
2.9.1  參數(shù)估計(jì)的不確定性
2.9.2  與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較
2.9.3  模型參數(shù)的變異性--奧運(yùn)會(huì)數(shù)據(jù)
2.10  預(yù)測(cè)值的變異性
2.10.1  預(yù)測(cè)值的變異性--一個(gè)例子
2.10.2  估計(jì)值的期望值
2.10.3  小結(jié)
2.11  練習(xí)
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第3章  機(jī)器學(xué)習(xí)的貝葉斯方法
3.1  硬幣游戲
3.1.1  計(jì)算正面朝上的次數(shù)
3.1.2  貝葉斯方法
3.2  精確的后驗(yàn)
3.3  三個(gè)場(chǎng)景
3.3.1  沒有先驗(yàn)知識(shí)
3.3.2  公平的投幣
3.3.3  有偏的投幣
3.3.4  三個(gè)場(chǎng)景--總結(jié)
3.3.5  增加更多的數(shù)據(jù)
3.4  邊緣似然估計(jì)
3.5  超參數(shù)
3.6  圖模型
3.7  奧運(yùn)會(huì)100米數(shù)據(jù)的貝葉斯處理實(shí)例
3.7.1  模型
3.7.2  似然估計(jì)
3.7.3  先驗(yàn)概率
3.7.4  后驗(yàn)概率
3.7.5  1階多項(xiàng)式
3.7.6  預(yù)測(cè)
3.8  邊緣似然估計(jì)用于多項(xiàng)式模型階的選擇
3.9  小結(jié)
3.10  練習(xí)
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第4章  貝葉斯推理
4.1  非共軛模型
4.2  二值響應(yīng)
4.3  點(diǎn)估計(jì)：最大后驗(yàn)估計(jì)方案
4.4  拉普拉斯近似
4.4.1  拉普拉斯近似實(shí)例：近似γ密度
4.4.2  二值響應(yīng)模型的拉普拉斯近似
4.5  抽樣技術(shù)
4.5.1  玩飛鏢游戲
4.5.2  Metropolis-Hastings算法
4.5.3  抽樣的藝術(shù)
4.6  小結(jié)
4.7  練習(xí)
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第5章  分類
5.1  一般問題
5.2  概率分類器
5.2.1  貝葉斯分類器
5.2.2  邏輯回歸
5.3  非概率分類器
5.3.1  K近鄰算法
5.3.2  支持向量機(jī)和其他核方法
5.3.3  小結(jié)
5.4  評(píng)價(jià)分類器的性能
5.4.1  準(zhǔn)確率--0/1損失
5.4.2  敏感性和特異性
5.4.3  ROC曲線下的區(qū)域
5.4.4  混淆矩陣
5.5  判別式和產(chǎn)生式分類器
5.6  小結(jié)
5.7  練習(xí)
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第6章  聚類分析
6.1  一般問題
6.2  K均值聚類
6.2.1  聚類數(shù)目的選擇
6.2.2  K均值的不足之處
6.2.3  核化K均值
6.2.4  小結(jié)
6.3  混合模型
6.3.1  生成過程
6.3.2  混合模型似然函數(shù)
6.3.3  EM算法
6.3.4  例子
6.3.5  EM尋找局部最優(yōu)
6.3.6  組分?jǐn)?shù)目的選擇
6.3.7  混合組分的其他形式
6.3.8  用EM估計(jì)MAP
6.3.9  貝葉斯混合模型
6.4  小結(jié)
6.5  練習(xí)
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第7章  主成分分析與隱變量模型
7.1  一般問題
7.2  主成分分析
7.2.1  選擇D
7.2.2  PCA的局限性
7.3  隱變量模型
7.3.1  隱變量模型中的混合模型
7.3.2  小結(jié)
7.4  變分貝葉斯
7.4.1  選擇Q（θ）
7.4.2  優(yōu)化邊界
7.5  PCA的概率模型
7.5.1  Qτ（τ）
7.5.2  Qxn（xn）
7.5.3  Qwn（wm）
7.5.4  期望值要求
7.5.5  算法
7.5.6  例子
7.6  缺失值
7.6.1  缺失值作為隱變量
7.6.2  預(yù)測(cè)缺失值
7.7  非實(shí)值數(shù)據(jù)
7.7.1  概率PPCA
7.7.2  議會(huì)數(shù)據(jù)可視化
7.8  小結(jié)
7.9  練習(xí)
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詞匯表
索引