Advances in Case-Based Reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Smyth, Barry; Cunningham, Padraig; Smyth, B.

出品人:

页数:488

译者:

出版时间:1998-10-30

价格:USD 89.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540649908

丛书系列:

图书标签:

• Case-Based Reasoning
• Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Machine Learning
• Problem Solving
• Cognitive Systems
• Expert Systems
• Reasoning
• AI Applications
• Computer Science

《机器学习与数据驱动决策：理论、方法与应用》 本书深入探讨了机器学习的核心理论、前沿方法以及在实际问题中进行数据驱动决策的应用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解，帮助他们掌握利用数据洞察复杂模式、构建预测模型以及优化决策策略的关键知识和技术。 第一部分：机器学习基础理论 本部分将从根本上构建读者对机器学习的理解。我们将详细介绍机器学习的定义、基本范式（监督学习、无监督学习、强化学习）及其核心目标。 第一章：机器学习导论：理解数据驱动的智能 机器学习的演进与发展脉络。 监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习的区别与联系。 机器学习在各行业的应用前景与挑战。 模型训练、验证与测试的基本流程。 偏差-方差权衡：理解模型过拟合与欠拟合的根源。 第二章：数据预处理与特征工程：为模型奠定基石 数据清洗技术：处理缺失值、异常值与噪声。 特征选择与提取：识别和构建有意义的输入变量。 特征缩放与归一化：提升模型训练效率与性能。 类别特征编码：独热编码、标签编码等技术。 时间序列数据与文本数据的预处理挑战。 第三章：监督学习的核心算法：预测与分类的利器 线性模型： 线性回归、逻辑回归及其正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）。 支持向量机（SVM）： 核函数（线性核、多项式核、高斯核）与裕度最大化原理。 决策树： ID3, C4.5, CART算法，特征选择指标（信息增益、基尼指数）。 集成学习： Bagging： 随机森林（Random Forest）的工作原理与优势。 Boosting： AdaBoost, Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM的迭代优化过程。 K近邻（KNN）： 距离度量与“投票”机制。 第四章：无监督学习的探索：发现隐藏的结构 聚类分析： K-Means算法：簇中心迭代优化。 层次聚类：链式与凝聚式方法。 DBSCAN：基于密度的聚类，识别任意形状的簇。 降维技术： 主成分分析（PCA）：最大化方差，线性降维。 t-SNE：非线性降维，常用于可视化。 独立成分分析（ICA）：寻找统计上独立的信号。 关联规则挖掘： Apriori算法，支持度、置信度与提升度。 第五章：神经网络与深度学习入门：模拟人脑的计算 人工神经网络的基本构成：神经元、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）。 前向传播与反向传播算法：梯度下降与误差回溯。 多层感知机（MLP）的结构与能力。 卷积神经网络（CNN）：特征提取与图像识别。 循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如文本与时间序列。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：解决RNN的长期依赖问题。 第二部分：高级机器学习方法与模型评估 本部分将深入探讨更复杂的模型和评估技术，以确保模型的可行性和鲁棒性。 第六章：模型评估与选择：量化模型性能 分类模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线与AUC值。 回归模型评估指标：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R-squared。 交叉验证技术：K折交叉验证，留一法交叉验证。 模型选择策略：AIC, BIC等信息准则。 第七章：模型优化与调参：精益求精 超参数优化技术：网格搜索、随机搜索。 贝叶斯优化：高效的超参数搜索方法。 早停法（Early Stopping）：防止过拟合。 正则化技术：L1, L2正则化，Dropout。 第八章：强化学习：智能体与环境的交互 强化学习的基本概念：状态、动作、奖励、策略。 马尔可夫决策过程（MDP）。 Q-learning与SARSA：价值函数迭代。 深度强化学习：Deep Q-Network (DQN)，Policy Gradients。 第三部分：数据驱动决策的实践应用 本部分将聚焦于如何将机器学习技术应用于解决实际问题，实现有效的数据驱动决策。 第九章：自然语言处理（NLP）中的机器学习：理解与生成文本 文本表示：词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词嵌入（Word2Vec, GloVe）。 情感分析：基于机器学习和深度学习的方法。 文本分类与主题建模：LDA。 命名实体识别（NER）与关系抽取。 机器翻译与文本生成。 第十章：计算机视觉中的机器学习：解析图像与视频 图像分类与目标检测：CNN的应用。 图像分割：U-Net, Mask R-CNN。 人脸识别与姿态估计。 视频分析：运动检测与行为识别。 第十一章：推荐系统：个性化与精准推送 协同过滤：基于用户与物品的相似度。 基于内容的推荐：利用物品特征。 混合推荐系统：结合多种方法。 深度学习在推荐系统中的应用。 第十二章：时间序列分析与预测：洞察未来趋势 时间序列的平稳性与自相关性。 ARIMA模型及其变种。 基于深度学习的时间序列预测：RNN, LSTM。 异常检测在时间序列中的应用。 第十三章：实际案例分析与挑战 金融风险管理中的机器学习。 医疗诊断与药物研发。 智能交通与自动驾驶。 客户行为分析与营销优化。 数据隐私与伦理考量。 本书提供了丰富的理论基础、详细的算法讲解以及多样化的应用场景，旨在培养读者在当今数据爆炸时代中进行有效分析和决策的能力。通过理论与实践的结合，读者将能够更好地理解和应用机器学习技术，从而在各自的领域中取得创新和突破。

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