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●機器學習的靈魂:以統計數學為核心說明

●全書圖解及歷史來龍去脈完整說明

●從步入監督學習之旅開始

●最精要的線性迴歸模型

●完整講解K近鄰及貝氏推論

●邏輯迴歸模型及最大熵模型

●決策樹,感知機及支援向量機

●EM演算法及Boosting提升方法



統計機器學習之旅,從監督學習開始,透過分析已標記的資料集訓練模型,使預測未知資料。最基礎的就是線性迴歸。進一步深入,K近鄰(K-NN)演算法和貝氏推論是統計機器學習中的兩大核心技術。



之後則說明邏輯迴歸模型和最大熵模型,兩者專注於分類問題。決策樹、感知機和支援向量機(SVM)則代表了更進階的機器學習模型。決策樹通過構建樹狀結構來進行決策,其直觀性和易於理解的特點使其在解釋性要求較高的場景中非常受歡迎。感知機是一種二分類線性分類器,支援向量機則是一種強大的分類器,透過在特徵空間中找到一個最優分割平面來分離不同類別的數據。



最後,EM(期望最大化)演算法和Boosting方法是提升模型性能的高級技術。EM算法通過迭代最佳化來處理。

董平(博士) 上海對外經貿大學統計與信息學院講師。曾獲概率論與數理統計理學博士學位(山東大學2018)、理學學士學位和經濟學學士學位(山東大學2012)；美國邁阿密大學訪問學者。主要研究領域為高維數據、假設檢驗、半監督回歸、統計機器學習等。參與多項科研項目和工程類項目,主持多項校級課程建設項目,曾獲第三屆上海市高校教師教學創新大賽二等獎。