机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章,大致分为 3 个部分:第 1 部分(第 1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第 2 部分(第 4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第 3 部分(第 11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.
物理学家用几条定律就解释了全世界甚至全宇宙,但对人类的思维来说行不通。人类思维是一个复杂的过程。“为什么人类下雨不想被淋湿,却愿意在卫生间沐浴”这种3岁小孩都知道的问题,计算机就会感到费解。人类思维的本质,正是研究人工智能、塑造优选的“心智社会”的关键所在。人工智能之父马文·明斯基认为“大脑不过是肉做的机器”,大脑中不具备思维的微小单元可以组成各种思维——意识、精神活动、常识、思维、智能、自我,最终形成“统一的智慧”。这种智能组合就是“心智社会”。人工智能是有史以来能优选限度增强人类能力的东西,人类并不是进化的终点。由马文·明斯基所著的《心智社会(从细胞到人工智能,人类思维的优雅解读)》将会为你解读心之社会的发展。
本书共12章:第1章介绍机器学习的基本概念和理论,并介绍用于机器学习的R软件环境的准备;第2章介绍如何应用R来管理数据,进行数据的探索分析和数据可视化;第3~9章介绍典型的机器学习算法,包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法——神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类,并给出大量的实际案例和详细的分析步骤,例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度的预测、光学字符的识别、超市购物篮关联分析以及市场细分等;第10章介绍模型性能评价的原理和方法;第11章给出提高模型性能的几种常用方法;第12章讨论用R进行机器学习时可能遇到的一些高级专题,如特殊形式的数据、大数据集的处理、并行计算和GPU计算等技术。
近年来,人工智能领域技术创新活跃,专利申请量爆炸式增长。如何助推人工智能领域关键核心技术攻关和向现实生产力的转化是广大研发人员和知识产权从业者所面临的重大课题。对此,本书以专利解读为视角,深入浅出地介