Machine Learning Methods
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
06.12.2023
Abbildungen
XV, 532 p. 109 illus., 5 illus. in color.
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
532
Maße (L/B/H)
24,1/16/3,5 cm
Gewicht
980 g
Auflage
23001 Auflage 1st edition 2024
Übersetzt von
Lu Lin + weitere
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-9939-16-9
This book provides a comprehensive and systematic introduction to the principal machine learning methods, covering both supervised and unsupervised learning methods. It discusses essential methods of classification and regression in supervised learning, such as decision trees, perceptrons, support vector machines, maximum entropy models, logistic regression models and multiclass classification, as well as methods applied in supervised learning, like the hidden Markov model and conditional random fields. In the context of unsupervised learning, it examines clustering and other problems as well as methods such as singular value decomposition, principal component analysis and latent semantic analysis.
As a fundamental book on machine learning, it addresses the needs of researchers and students who apply machine learning as an important tool in their research, especially those in fields such as information retrieval, natural language processing and text data mining. In order to understand the concepts and methods discussed, readers are expected to have an elementary knowledge of advanced mathematics, linear algebra and probability statistics. The detailed explanations of basic principles, underlying concepts and algorithms enable readers to grasp basic techniques, while the rigorous mathematical derivations and specific examples included offer valuable insights into machine learning.
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