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我不知道该专精摄魂还是鸭子还是塔，或者全加？谁能给点建议
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朵儿什么的是一只强壮的攻!(&ゝω?)☆
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摄魂怪+到乾坤。乾坤满级。鸭子、轰击6、汽笛看你对鸭的喜好要么6要么1、塔出到冰塔，可以炮塔11，但是我觉得两链锯1冰塔差不多了。
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　　　朶er　? 发表于
摄魂怪+到乾坤。乾坤满级。鸭子、轰击6、汽笛看你对鸭的喜好要么6要么1、塔出到冰塔，可以炮塔11，但是我觉 ...
好久没看到朵爷了。
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朵儿什么的是一只强壮的攻!(&ゝω?)☆
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诚实可爱美娇娘 发表于
好久没看到朵爷了。
俺一直都在呀Σ( ° △ °|||)︴
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恋上猫猫的鹰
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朵所得对，重力手榴弹 火箭跳 1级&&
除了链锯 其他塔都是卖萌的
鸭子的话电鸭子给力
迷失ペ角落
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╰(￣▽￣)╮
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[ddt14]话说&&机械主鸭子和塔！！！！！
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我点了摄魂的践踏和旋风，乾坤我看好像没什么用，就点了一点，塔点了炮塔，冰，和链锯，话说应该怎么改，还有，40的觉醒技能要不要删掉一个？
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对了，还有鸭子也点了一些，自爆最多！
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科涉及概率论统计学理论等多门学科专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能它是的核心是使计算机具有智能的根本途径其应用遍及人工智能的各个领域它主要使用归纳综合而不是演绎
是智能行为的一个非常重要的特征但至今对学习的机理尚不清楚人们曾对机器学习给出各种定义H.A.Simon认为学习是系统所作的适应性变化使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效R.s.Michalski认为学习是构造或修改对于所经历事物的表示从事研制的人们则认为学习是知识的获取这些观点各有第一种观点强调学习的外部行为效果第二种则强调学习的内部过程而第三种主要是从的实用性角度出发的
机器学习在的研究中具有十分重要的地位一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力例如它们遇到错误时不能自我校正不会通过改善自身的性能不会自动获取和发现所需要的知识它们的推理仅限于演绎而缺少归纳因此至多只能够证明已存在事实定理而不能发现新的定理定律和规则等随着人工智能的深入发展这些局限性表现得愈加突出正是在这种情形下机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一它的应用已遍及人工智能的各个分支如自动推理等领域其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服
机器学习的研究是根据生理学等对人类学习机理的了解建立人类学习过程的计算模型或认识模型发展各种和学习方法研究通用的学习算法并进行理论上的分析建立面向任务的具有特定应用的学习系统这些研究目标相互影响相互促进
自从1980年在召开第一届机器学习研讨会以来机器学习的研究工作发展很快已成为中心课题之一随着机器学习的蓬勃发展人们在工作中累积了大量可供测试算法的数据集或者超大数据集机器学习工作者在此基础上可以进行更精准的研究例如2011年马尔奖相对属性的数据AOL-user-ct-collection数据集图片特征数据集植被型数据集UCI等等学习是人类具有的一种重要智能行为但究竟什么是学习长期以来却众说纷纭社会学家逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法
比如Langley1996) 定义的机器学习是机器学习是一门人工智能的科学该领域的主要研究对象是人工智能特别是如何在学习中改善具体算法的性能Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with experience.'
Tom Mitchell的机器学习(1997)对中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到机器学习是对能通过自动改进的计算机算法的研究Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.
Alpaydin2004同时提出自己对机器学习的定义机器学习是用数据或以往的以此优化计算机程序的性能标准Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past experience.
尽管如此为了便于进行讨论和估计学科的进展有必要对机器学习给出定义即使这种定义是不完全的和不充分的顾名思义 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类的一门学科稍为严格的提法是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能并识别现有知识的学问这里所说的机器指的就是计算机中子计算机光子计算机或神经计算机等等
机器能否象人类一样能具有学习能力呢1959年的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序这个程序具有学习能力它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺4年后这个程序战胜了设计者本人又过了3年这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军这个程序向人们展示了机器学习的能力提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题
机器的能力是否能超过人的很多持否定意见的人的一个主要论据是机器是人造的其性能和动作完全是由设计者规定的因此无论如何其能力也不会超过设计者本人这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的可是对具备学习能力的机器就值得考虑了因为这种机器的能力在应用中不断地提高过一段时间之后设计者本人也不知它的能力到了何种水平机器学习是人工智能研究较为年轻的分支它的发展过程大体上可分为4个时期
第一阶段是在20世纪50年代中叶到60年代中叶属于热烈时期
第二阶段是在20世纪60年代中叶至70年代中叶被称为机器学习的冷静时期
第三阶段是从20世纪70年代中叶至80年代中叶称为复兴时期
机器学习的最新阶段始于1986年
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面
(1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程它综合生物学和神经生理学以及数学自动化和形成机器学习理论基础
(2) 结合各种学习方法取长补短的多种形式的集成学习正在兴起特别是连接学习的耦合可以更好地解决连续性中知识与技能的获取与求精问题而受到重视
(3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成例如学习与问题求解结合进行知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为学习的重要方向
(4) 各种学习方法的应用范围不断扩大一部分已形成商品归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用连接学习在声图文识别中占优势分析学习已用于设计综合型专家系统与强化学习在工程控制中有较好的应用前景与耦合的连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用
(5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃国际上除每年一次的机器学习研讨会外还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议学习是一项复杂的智能活动学习过程与推理过程是紧密相连的按照学习中使用推理的多少机器学习所采用的策略大体上可分为4种机械学习通过传授学习类比学习和通过事例学习学习中所用的推理越多系统的能力越强表示学习系统的基本结构环境向系统的学习部分提供某些信息学习部分利用这些信息修改以增进系统执行部分完成任务的效能执行部分根据知识库完成任务同时把获得的信息反馈给学习部分在具体的应用中环境知识库和执行部分决定了具体的工作内容学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息或者更具体地说是信息的质量知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的如果信息的质量比较高与一般原则的差别比较小则学习部分比较容易处理如果向学习系统提供的是的指导执行具体动作的具体信息则学习系统需要在获得足够数据之后删除不必要的细节进行总结推广形成指导动作的一般原则放入知识库这样学习部分的任务就比较繁重设计起来也较为困难
因为学习系统获得的信息往往是不完全的所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的它总结出来的规则可能正确也可能不正确这要通过执行效果加以检验正确的规则能使系统的效能提高应予保留的规则应予修改或从数据库中删除
知识库是影响学习系统设计的第二个因素知识的表示有多种形式比如特征向量一阶逻辑语句产生式规则和框架等等这些表示方式各有其特点在选择表示方式时要兼顾以下4个方面
(1)表达能力强
(2)易于推理
(3)容易修改知识库
(4)易于扩展
对于知识库最后需要说明的一个问题是学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息分析比较做出假设检验并修改这些假设因此更确切地说学习系统是对现有知识的扩展和改进
执行部分是整个学习系统的核心因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作同执行部分有关的问题有3个复杂性反馈和透明性//在gcc-4.7.2下编译通过
//命令行g++-Wall-ansi-O2test.cpp-otest
#include&iostream&
voidinput(int&oper,constboolmeth)
//meth为true则只判断1为false则判断1或0
while(true)
if(meth&&oper==1)
elseif(oper==0||oper==1)
cout&&&输入错误请重新输入&&&//判断参数
cin.sync();//避免极端输入导致死循环
cin.clear();
intmain(void)
cout&&&1+1=2吗那要看您怎么教我了不要惊讶我会学习的&&&
intladd,radd,aprs,rcnt(0),wcnt(0);//定义输入与结果正确次数与错误次数
cout&&&开始学习……&&&
for(inti(0);i!=10;++i)
cout&&&参数1必须是1&&&//提示输入参数
input(ladd,true);
cout&&&参数2必须是1&&&
input(radd,true);
cout&&&结果&&&(ladd+radd)&&//输出结果
cout&&&您对这满意吗满意输入1不满意输入0&&&//评价等级
input(aprs,false);
if(aprs)//判断用户评价
cout&&&正确次数&&&rcnt&&&错误次数&&&wcnt&&//错误次数
if(rcnt&wcnt)//判断学习结果
cout&&&主人告诉我1+1=2&&&
if(rcnt&wcnt)
cout&&&主人告诉我1+1!=2&&&
cout&&&我不明白主人是什么意思&&&
//退出部分
cout&&&您对我的表现满意吗满意请输入1不满意请输入0&&&
input(term,false);
cout&&&谢谢我会继续努力学习&&&
cout&&&谢谢我会继续努力学习D&&&
//cin&&//在Windows上测试时启用
本程序将根据您的评价判断执行结果 &1+1=2&　　实际上仅用了最简单的 if else for 语句　　这就是一个机器学习的例子通过环境影响来进行学习　　通过本例我们不难看出在人工错误的引导下机器会给出错误的答案 1+1不等于2　　所以此类学习方法一定要在正确引导下实践否则会得到最坏的结果　　学习完毕后计算机会记录本次学习结果存入数据库下次执行相应任务时再将结果调出执行基于学习策略的分类　
学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略一个学习系统总是由学习和环境两部分组成由环境如书本或教师提供信息学习部分则实现信息转换用能够理解的形式记忆下来并从中获取有用的信息在学习过程中学生学习部分使用的推理越少他对教师环境的依赖就越大教师的负担也就越重学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的依从简单到复杂从少到多的次序分为以下六种基本类型
1机械学习 (Rote learning)
学习者无需任何推理或其它的知识转换直接吸取环境所提供的信息如的跳棋程序和的LT系统这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用系统的学习方法是直接通过事先编好构造好的程序来学习不作任何工作或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习对输入信息不作任何的推理
2示教学习 (Learning from instruction或Learning by being told)
学生从环境教师或其它信息源如教科书等获取信息把知识转换成内部可使用的表示形式并将新的知识和原有知识有机地结合为一体所以要求学生有一定程度的推理能力但环境仍要做大量的工作教师以某种形式提出和组织知识以使学生拥有的知识可以不断地增加这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似学习的任务就是建立一个系统使它能接受教导和建议并有效地存贮和应用学到的知识不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取示教学习的一个典型应用例是FOO程序
3演绎学习 (Learning by deduction)
学生所用的推理形式为演绎推理推理从公理出发经过逻辑变换推导出这种推理是&保真&变换和特化(specialization)的过程使学生在推理过程中可以获取有用的知识这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习知识编辑和组块(Chunking)技术演绎推理的逆过程是归纳推理
4类比学习 (Learning by analogy)
利用二个不同领域源域目标域中的知识相似性可以通过类比从源域的知识包括相似的特征和其它性质推导出目标域的相应知识从而实现学习类比学习系统可以使一个已有的转变为适应于新的领域来完成原先没有设计的相类似的功能
类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理它一般要求先从知识源源域中检索出可用的知识再将其转换成新的形式用到新的状况目标域中去类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用许多科学发现就是通过类比得到的例如著名的类比就是通过将原子结构目标域同太阳系源域作类比揭示了原子结构的奥秘
5基于解释的学习 (Explanation-based learning, EBL)
学生根据教师提供的目标概念该概念的一个例子领域理论及可操作准则首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能
著名的EBL系统有迪G.DeJong的GENESIS,T.Mitchell的LEXII和LEAP, 以及明顿S.Minton等的PRODIGY
6归纳学习 (Learning from induction)
归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习因为环境并不提供一般性概念描述如公理从某种程度上说归纳学习的推理量也比类比学习大因为没有一个类似的概念可以作为&源概念&加以取用归纳学习是最基本的发展也较为成熟的学习方法在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用
基于所获取知识的表示形式分类　
学习系统获取的知识可能有行为规则物理对象的描述问题求解策略各种分类及其它用于任务实现的知识类型
对于学习中获取的知识主要有以下一些表示形式
1代数表达式参数
学习的目标是调节一个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到一个理想的性能
用来划分物体的类属树中每一内部节点对应一个物体属性而每一边对应于这些属性的可选值树的叶节点则对应于物体的每个基本分类
在识别一个特定语言的学习中通过对该语言的一系列表达式进行归纳形成该语言的形式文法
4产生式规则
产生式规则表示为条件动作对已被极为广泛地使用学习系统中的学习行为主要是生成泛化特化Specialization或合成产生式规则
5形式逻辑表达式
形式逻辑表达式的基本成分是命题谓词变量约束变量范围的语句及嵌入的逻辑表达式
有的系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识
7框架和模式schema
每个框架包含一组槽用于描述事物概念和个体的各个方面
8计算机程序和其它的过程编码
获取这种形式的知识目的在于取得一种能实现特定过程的能力而不是为了推断该过程的内部结构
这主要用在联接学习中学习所获取的知识最后归纳为一个神经网络
10多种表示形式的组合
有时一个学习系统中获取的知识需要综合应用上述几种知识表示形式
根据表示的精细程度可将知识表示形式分为两大类泛化程度高的粗粒度符号表示??泛化程度低的精粒度亚符号(sub-symbolic)表示像决策树形式文法产生式规则形式逻辑表达式框架和模式等属于符号表示类而代数表达式参数图和网络神经网络等则属亚符号表示类
按应用领域分类　
最主要的应用领域有专家系统认知模拟规划和问题求解网络信息服务图象识别故障诊断自然语言理解机器人和博弈等领域
从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴分类和问题求解
1分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式该模式的描述作分析以确定输入模式的类属相应的学习目标就是学习用于分类的准则如分类规则
2问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识如搜索控制知识启发式知识等综合考虑各种学习方法出现的历史渊源知识表示推理策略结果评估的相似性研究人员交流的相对集中性以及应用领域等诸因素将机器学习方法[1]区分为以下六类
1经验性归纳学习 (empirical inductive learning)
经验性归纳学习采用一些数据密集的经验方法如版本空间法ID3法定律发现方法对例子进行归纳学习其例子和学习结果一般都采用属性关系等符号表示它相当于基于学习策略分类中的归纳学习但扣除联接学习遗传算法加强学习的部分
2分析学习analytic learning
分析学习方法是从一个或少数几个实例出发运用领域知识进行分析其主要特征为
·推理策略主要是演绎而非归纳
·使用过去的问题求解经验实例指导新的问题求解或产生能更有效地运用领域知识的搜索控制规则
分析学习的目标是改善系统的性能而不是新的概念描述分析学习包括应用解释学习演绎学习多级结构组块以及宏操作学习等技术
它相当于基于学习策略分类中的类比学习在这一类型的学习中比较引人注目的研究是通过与过去经历的具体事例作类比来学习称为基于范例的学习(case_based learning)或简称范例学习
4遗传算法genetic algorithm
遗传算法模拟生物繁殖的突变交换和的自然选择在每一中适者生存它把问题可能的解编码为一个向量称为个体向量的每一个元素称为基因并利用目标函数相应于标准对群体个体的集合中的每一个个体进行评价根据评价值适应度对个体进行选择交换变异等遗传操作从而得到新的群体遗传算法适用于非常复杂和困难的环境比如带有大量噪声和无关数据事物不断更新问题目标不能明显和精确地定义以及通过很长的执行过程才能确定当前行为的价值等同神经网络一样遗传算法的研究已经发展为人工智能的一个独立分支其代表人物为霍勒德J.H.Holland
典型的联接模型实现为其由称为神经元的一些简单计算单元以及单元间的加权联接组成
6增强学习reinforcement learning
增强学习的特点是通过与环境的试探性trial and error交互来确定和优化动作的选择以实现所谓的序列决策任务在这种任务中学习机制通过选择并执行动作导致系统状态的变化并有可能得到某种强化信号立即回报从而实现与环境的交互强化信号就是对系统行为的一种标量化的奖惩系统学习的目标是寻找一个合适的动作选择策略即在任一给定的状态下选择哪种动作的方法使产生的动作序列可获得某种最优的结果如累计立即回报最大
在综合分类中,经验归纳学习遗传算法联接学习和增强学习均属于归纳学习其中经验归纳学习采用符号表示方式而遗传算法联接学习和加强学习则采用亚符号表示方式分析学习属于演绎学习
实际上类比策略可看成是归纳和演绎策略的综合因而最基本的学习策略只有归纳和演绎
从学习内容的角度看采用归纳策略的学习由于是对输入进行归纳所学习的知识显然超过原有系统知识库所能蕴涵的范围,所学结果改变了系统的知识演绎闭包, 因而这种类型的学习又可称为知识级学习;而采用演绎策略的学习尽管所学的知识能提高系统的效率但仍能被原有系统的知识库所蕴涵,即所学的知识未能改变系统的演绎闭包,因而这种类型的学习又被称为符号级学习1监督学习(supervised learning)
监督学习即在机械学习过程中提供对错指示一般实在是数据组中包含最终结果01通过算法让机器自我减少误差这一类学习主要应用于分类和预测 (regression & classify)
2非监督学习(unsupervised learning)
非监督学习又称归纳性学习clustering利用K方式(Kmeans)建立中心centriole通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差达到分类的目的机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行
1面向任务的研究
研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统
研究人类学习过程并进行计算机模拟
从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一现有的和人工智能系统没有什么学习能力至多也只有非常有限的学习能力因而不能满足科技和生产提出的新要求对机器学习的讨论和机器学习研究的进展必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 作者
美Tom Mitchell
7-111-10993-7
Machine Learning
计算机类丛书
曾华军 张银奎 等
计算机&人工智能&综合
机械工业出版社
　　　　本书展示了机器学习中核心的算法和理论并阐明了算法的运行过程本书综合了许多的研究成果例如统计学人工智能哲学生物学认知科学和控制论等并以此来理解问题的背景算法和其中的隐含假定本书可作为计算机专业
本科生研究生教材也可作为相关领域研究人员教师的参考书TOM M.Mitchell是的教授讲授机器(AAA)的主席美国Machine Learning杂志国际机器学习年度会议ICML的创始人多种技术杂志的撰稿人曾发表过许多文章出版过多本专著是机器学习领域的著名学者机器学习这门学科所关注的问题是计算机程序如何随着经验积累自动提高性能机器学习已经被成功地应用于很多领域从检测信用卡交易欺诈的数据挖掘程序到获取户阅读兴趣的再到能在高速公路上自动行驶的汽车同时这个学科的基理论和算法也有了重大进展
这本教材的目标是展现机器学习中核心的算法和理论机器学习从很多学科吸收了成果和概念包括统计学人工智能哲学信息论生物学认知科学和控制等笔者相信研究机器学习的最佳途径是从这些学科的观点看待机器学习并且以此来理解问题的背景算法以及其中隐含的假定这些在以往很难做到因为在这一领域缺少包容广泛的原始资料本书的主要目的就是提供这样的一份资料
由于素材的多学科性本书不要求读者具有相应的知识背景而是在必要时介绍其他一些学科的基本概念如统计学人工智能信息论等介绍的重点是与机器学习关系最密切甲那些概念本书可以作为计算机科学与工程统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的教材也可作为软件研究人员或从业人员的参考资料
指导本书写作的两条原则为第一它是在校大学生可以理解的第二它应该包含我希望我自己的博士生在开始他们的器学习研究前要掌握的内容
指导本书写作的第三条原则是它应该体现理论和实践间的均衡机器学习理论致力于回答这样的问题学习性能是怎样随着给定的训练样例的数量而变化的?和对于各种同类型的学习任务哪个学习算法最适合?利用来自统计学和贝叶斯分析的理论成果这本书讨论了这一类理论问题同时本书也涵盖很多实践方面的内容介绍了这一领域的主要算法阐明了算法的运行过程
其中一些算法的实现和数据可以在上通过网址http//wwwcscmuedu/-tom/mlbookhtml得到包括用于人脸识别的神经网络的源代码和数据用于信贷分析的决策树学习的源代码和数据及分析文本文档的贝叶分类器的源代码和数据我很感谢那些帮助我创建这些在线资源的同事他们是Jason RenniePaul HsiungJeff ShufeltMatt GlickmanScott DaviesJoseph OSullivanKen Lang\Andrew McCallum和Thorsten Joachims第1章　引言
11　学习问题的标准描述
12　设计-个学习系统
121　选择训练经验
122　选择目标函数
123　选择目标函数的表示
1. 24　选择函数逼近算法
125　最终设计
13　机器学习的一些观点和问题
14　如何阅读本书
15　小结和补充读物
第2章　概念学习和一般到特殊序
22　概念学习任务
221　术语定义
222　归纳学习假设
23　作为搜索的概念学习
24　FIND-S寻找极大特殊假设
25　变型空间和候选消除算法
252　列表后消除算法
253　变型空间的更简洁表示
254　候选消除学习算法
255　算法的举例
26　关于变型空间和候选消除的说明
261　候选消除算法是否会收敛到正确的假设
262　下一步需要什么样的训练样例
263　怎样使用不完全学习概念
27　归纳偏置
271　-个有偏的假设空间
272　无偏的学习器
273　无偏学习的无用性
28　小始和补充读物
第3章　决策树学习
32　决策树表示法
33　决策树学习的适用问题
34　基本的决策树学习算法
341　哪个属性是最佳的分类属性
35　决策树学习中的假设空间搜索
36　决策树学习的归纳偏置
361　限定偏置和优选偏置
362　为什么短的假设优先
37　决策树学习的常见问题
371　避免过度拟合数据
3. 72　合并连续值属性
373　属性选择的其他度量标准
374　处理缺少属性值的训练样例
375　处理不同代价的属性
38　小结和补充读物
第4章　人工神经网络
42　神经网络表示
43　适合神经网络学习的问题
44　感知器
441　感知器的表征能力
4. 42　感知器训练法则
443　梯度下降和delta法则
45　多层网络和反向传播算法
451　可微阈值单元
452　反向传播算法
453　反向传播法则的推导
46　反向传播算法的说明
461　收敛性和局部极小值
462　前馈网络的表征能力
463　假设空间搜索和归纳偏置
464　隐藏层表示
465　泛化过度拟合和停止判据
47　举例人脸识别
472　设计要素
473　学习到的隐藏层表示
48　人工神经网络的高级课题
481　其他可选的误差函数
482　其他可选的误差最小化过程
483　递归网络
484　动态修改网络结构
49　小结和补充读物
第5章　评估假设
52　估计假设精度
521　样本错误率和真实错误率
522　离散值假设的置信区间
53　采样理论基础
531　错误率估计和二项比例估计
532　二项分布
533　均值和方差
534　估计量偏差和方差
535　置信区间
536　双侧和单侧边界
54　推导置信区间的一般方法
55　两个假设错误率间的差异
56　学习算法比较
56. 1　配对t测试
562　实际考虑
57　小结和补充读物
第6章　贝叶斯学习
62　贝叶斯法则
63　贝叶斯法则和概念学习
631　BRUTE-FORCE贝叶斯概念学习
632　MAP假设和一致学习器
64　极大似然和最小误差平方假设
65　用于预测概率的极大似然假设
66　最小描述长度准则
67　贝叶斯最优分类器
68　GIBBS算法
69　朴素贝叶斯分类器
610　举例学习分类文本
611　贝叶斯信念网
6111　条件独立性
6112　表示
6113　推理
6114　学习贝叶斯信念网
6115　贝叶斯网的梯度上升训练
6116　学习贝叶斯网的结构
612　EM算法
6121　估计k个高斯分布的均值
6122　EM算法的一般表述
6123　k均值算法的推导
613　小结和补充读物
第7章　计算学习理论
72　可能学习近似正确假设
721　问题框架
722　假设的错误率
723　PAC可学习性
73　有限假设空间的样本复杂度
731　不可知学习和不一致假设
732　布尔文字的合取是PAC可学习的
733　其他概念类别的PAC可学习性
74　无限假设空间的样本复杂度
741　打散一个实例集合
742　Vapnik-Chervonenkis维度
743　样本复杂度和VC维
744　神经网络的VC维
75　学习的出错界限模型
751　FIND-S算法的出错界限
752　HALVING算法的出错界限
753　最优出错界限
754　加权多数算法
76　小结和补充读物
第8章　基于实例的学习
82　k-近邻算法
821　距离加权最近邻算法
822　对k-近邻算法的说明
823　术语注解
83　局部加权回归
831　局部加权线性回归
832　局部加权回归的说明
84　径向基函数
85　基于案例的推理
86　对消极学习和积极学习的评论
87　小结和补充读物
第9章　遗传算法
92　遗传算法
921　表示假设
922　遗传算子
923　适应度函数和假设选择
94　假设空间搜索
95　遗传编程
951　程序表示
953　遗传编程说明
96　进化和学习模型
961　拉马克进化
962　鲍德温效应
97　并行遗传算法
98　小结和补充读物
第10章　学习规则集合
102　序列覆盖算法
1021　一般到特殊的柱状搜索
1022　几种变型
103　学习规则集小结
104　学习一阶规则
1041　一阶Horn子句
1042　术语
105　学习一阶规则集FOIL
1051　FOIL中的候选特化式的生成
1052　引导FOIL的搜索
1053　学习递归规则集
1054　FOIL小结
106　作为逆演绎的归纳
107　逆归纳
1071　一阶归纳
1072　逆归纳一阶情况
1073　逆归纳小结
1074　泛化-包容和涵蕴
1075　PROGOL
108　小结和补充读物
第11章　分析学习
112　用完美的领域理论学习PROLOG-EBG
113　对基于解释的学习的说明
1131　发现新特征
1132　演绎学习
1133　基于解释的学习的归纳偏置
1134　知识级的学习
114　搜索控制知识的基于解释的学习
115　小结和补充读物
第12章　归纳和分析学习的结合
122　学习的归纳-分析途径
1221　学习问题
1222　假设空间搜索
123　使用先验知识得到初始假设
1231　KBANN算法
1232　举例
1233　说明
124　使用先验知识改变搜索目标
1241　TANGENTPROP算法
1242　举例
1243　说明
1244　EBNN算法
1245　说明
125　使用先验知识来扩展搜索算子
1251　FOCL算法
1252　说明
126　研究现状
127　小结和补充读物
第13章　增强学习
132　学习任务
133　Q学习
1331　Q函数
1332　一个学习Q的算法
1333　举例
1334　收敛性
1335　实验策略
1336　更新序列
134　非确定性回报和动作
135　时间差分学习
136　从样例中泛化
137　与动态规划的联乐
138　小结和补充读物
附录　符号约定原作名:Machine Learning for Hackers
作者:美Drew Conway/John Myles White　　译者:/刘逸哲/孟晓楠/罗森林 审校　　出版社:机械工业出版社　　页数:320　　定价:69.00　　ISBN:6这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍它注重的是一个学习的过程因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说它都是不错的选择
Max Shron OkCupid
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手而且成为一些交叉学科的重要支撑技术本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术不仅详细阐述了许多经典的学习方法还讨论了一些有生命力的新理论新方法
全书案例既有分类问题也有回归问题既包含监督学习也涵盖无监督学习本书讨论的案例从分类讲到回归然后讨论了聚类降维最优化问题等这些案例包括分类垃圾邮件识别排序智能收件箱回归模型预测网页访问量正则化文本回归最优化密码破解无监督学习构建股票市场指数空间相似度用投票记录对美国参议员聚类推荐系统给用户推荐R语言包社交网络分析在Twitter上感兴趣的人模型比较给你的问题找到最佳算法各章对原理的叙述力求概念清晰表达准确突出理论联系实际富有启发性易于理解在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言R语言非常适合用于机器学习的案例研究因为它是一种用于数据分析的高水平功能性脚本语言
本书主要内容
开发一个朴素贝叶斯分类器仅仅根据邮件的文本信息来判断这封邮件是否是垃圾邮件
使用线性回归来预测互联网排名前1000网站的PV
利用文本回归理解图书中词与词之间的关系
通过尝试破译一个简单的密码来学习优化技术
利用无监督学习构建股票市场指数用于衡量整体市场行情的好坏
根据美国参议院的投票情况从统计学的角度对美国参议员聚类
通过K近邻算法构建向用户推荐R语言包
利用Twitter数据来构建一个你可能感兴趣的人的推荐系统
模型比较给你的问题找到最佳算法
Drew Conway 机器学习专家拥有丰富的数据分析与处理工作经验主要利用数学统计学和计算机技术研究国际关系冲突和恐怖主义等他曾作为研究员在美国情报和国防部门供职数年他拥有纽约大学政治系博士学位曾为多种杂志撰写文章是机器学习领域的著名学者
John Myles White 机器学习专家拥有丰富的数据分析与处理工作经验主要从理论和实验的角度来研究人类如何做出决定同时还是几个流行的R语言程序包的主要维护者包括ProjectTemplate和log4r他拥有普林斯顿大学哲学系博士学位曾为多家技术杂志撰稿发表过许多关于机器学习的论文并在众多国际会议上发表演讲罗森林
博士教授博导现任北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心主任专业责任教授国防科技工业局科学技术委员会成员中国医学影像技术杂志中国介入影像与治疗学编委会委员全国大学生信息安全技术专题邀请赛专家组副组长中国人工智能学会智能信息安全专业委员会委员等主要研究方向为信息安全数据挖掘媒体计算中文信息处理等负责或参加完成国家自然科学基金国家科技支撑计划863计划国家242计划等省部级以上项目40余项已发表学术论文90余篇出版著作8部出版译著1部获授权专利3项
新浪微博搜索部研发工程师曾独立负责微博内容反垃圾系统微博精选内容挖掘算法自助客服系统包括自动回复主动挖掘舆情监测等项目主要从事社交挖掘推荐算法研究机器学习自然语言处理相关工作研究兴趣是社交网络的个性化推荐
阿里巴巴CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人机器学习技术领域及圈子负责人曾任中国雅虎相关性团队自然语言处理团队算法工程师AvePoint.inc开发工程师从事企业级搜索引擎开发研究兴趣是机器学习自然语言处理及个性化推荐等算法在大规模数据上的应用
一淘广告技术阿里非搜索广告算法负责人负责用户行为分析建模与细分RTB竞价算法展示广告CTR预估与SEM优化曾工作于网易杭州研究院参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发研究兴趣是计算广告技术机器学习大数据技术信息检索等
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