作为日本理化学研究所先进智能研究中心主任,杉山将是这个领域最知名的学者之一。他在机器学习领域发表过很多重要的理论,他写的那本《图解机器学习》很早就被翻译成中文。 为了给到读者更多信息,AI科技大本营独家约采了杉山将,就弱监督学习的很多细节及其实现,以及他本人最新的研究方向和成果等进行专访,杉山将还谈到了日本在AI和
作者:[日]杉山将(Masashi Sugiyama)ISBN:978-7-111-59679-0所属丛书:数据科学与工程技术丛书关注 前往购买 暂无样章 暂无资源 申请样书,扫描二维码本书对机器学习的关键知识点进行了全面讲解,帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识,接着详细分析机器学习技术的两...
在本次大会上,日本人工智能和机器学习领域新一代的代表性人物——日本理化学研究所先进智能研究中心主任Masashi Sugiyama(中文名:杉山将)为参会者带来了《弱监督机器学习的研究进展》的演讲。杉山将在机器学习领域发表过很多重要的理论,是这个领域最知名的学者之一,出版了机器学习相关书籍《图说机器学习》(中文版)。 以...
《图解机器学习》是由日本作者杉山将(Shigeru Nakagaki)所著的一本介绍机器学习的书籍。以下是该书的主要内容: 机器学习基础概念: 介绍机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 数据预处理: 讨论数据预处理的重要性,包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放等。 监督学习算法: 解释常见的监督学习算法,...
Masashi Sugiyama杉山将著,Introduction to Statistical Machine Learning 《统计机器学习》的学习小记(2) Chapter-3 EXAMPLES OF DISCRETE PROBABILITY DISTRIBUTIONS 3 Examples of Discrete Probability Distributions 接下来我们继续对Introduction to Statistical machine learning 这本书的Chapter 3进行学习 ...
《图解机器学习-杉山将著》读书笔记---CH4 CH4 带有约束条件的最小二乘法 重点提炼 提出带有约束条件的最小二乘学习法的缘故: 左图中可见:一般的最小二乘学习法有个缺点---对于包含噪声的学习过程经常会过拟合 右图:有了空间约束之后,学习到的曲线能避免过拟合,得到想要的学习结果(x-y关系)。
日本机器学习领军人物杉山将的著作,基础知识全面, 作者:[日]杉山将出版社:机械工业出版社出版时间:2018年05月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥67.40 定价 ¥89.00 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 服务 由“当当”发货,并提供售后服务。
日本人工智能领域知名学者杉山将教授所著,学习和研究强化学习技术的重要参考书籍。 作者:[日]杉山将(MasashiSugiyama)出版社:机械工业出版社出版时间:2019年05月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥57.00 定价 ¥79.00 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 ...
《图解机器学习-杉山将著》读书笔记---CH3 CH3 最小二乘学习法 重点提炼 提出最小二乘学习法的缘故: 最小二乘学习法公式 对不同模型进行最小二乘法学习,得到最小二乘公式中的参数theta: 1.线性模型 代入3.1公式,对参数求偏导,偏导=0时误差J有极值,此时...
[日]杉山将《图解机器学习》用丰富的图示,从ZUI小二乘法出发,对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法;第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都...