کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین جلد 1 , علی هادی پور

مـشخـصـات:

• انـتــشــارات : آتی نگر
• نـویــسنــده : کریستوفر ام. بیشاپ
• مــتــرجـــم : علی هادی پور
• مـــوضـــوع : الگوشناسی
• نـوبت چــاپ : اول
• ســال چــاپ : 1402
• قـــــطــــع : وزیری
• نــوع جــلد : شومیز
• تعداد صفحه : 404
• شـــــابــک : 9786227571813
• رده ســـنـی : بزرگسالان

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین جلد 1 اثری از کریستوفر ام. بیشاپ می‌باشد که ترجمه فارسی آن توسط علی هادی پور از سوی نشر آتی نگر به بازار عرضه شده است.

کلیات کتاب:

این اثر یکی از بهترین منابع آموزشی در زمینه یادگیری ماشین و الگوریتم‌های بازشناسی الگو است. این مجموعه با ارائه مفاهیم اساسی و پیشرفت یادگیری ماشین، برای دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری که در حوزه علوم داده و یادگیری ماشین فعالیت دارند، بسیار مفید است. نویسنده این کتاب با استفاده از مثال‌های جذاب و تمرین‌های عملی، مفاهیم پیچیده را به روشی ساده و قابل فهم برای دانشجویان توضیح می‌دهد. از مزایای این اثر می‌توان به توضیح مفاهیم پایه یادگیری ماشین، شرح‌دادن الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، مطالعه نتایج مربوط به هر الگوریتم و یادگیری روش‌های پیاده‌سازی آن‌ها در برنامه‌نویسی و اجرای آن‌ها در پروژه‌های عملی اشاره کرد. به‌صورت کلی، این کتاب با ترکیب نظریه و عمل و با بهره‌گیری از مثال‌های کاربردی و تمرین‌های عملی، یکی از بهترین کتاب‌های آموزشی در زمینه بازشناسی الگو و یادگیری ماشین است. اگر شما به دنبال بازشناسی الگو و یادگیری ماشین هستید، این کتاب منبعی بسیار مفید و کامل برای شماست. بنابراین به دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری هوش مصنوعی و افراد علاقه‌مند در حوزه علوم داده و یادگیری ماشین توصیه می‌شود این کتاب را به‌عنوان یکی از منابع اصلی خود برگزینند. در کتاب حاضر در زمینه بازشناسی الگو و یادگیری ماشین، به بررسی الگوریتم‌های موجود پرداخته می‌شود و همچنین مدل‌های پیشرفته‌ای برای بازشناسی الگو توسعه داده می‌شود که کارایی بسیار بالایی را در بسیاری از زمینه‌های مختلف از جمله شبکه‌های اجتماعی، پردازش تصویر، تحلیل متن و غیره به‌همراه دارند. با خواندن این کتاب، شما با مفاهیم پایه یادگیری ماشین، الگوریتم‌های کلاسیک و پیشرفته یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های درخت تصمیم، رگرسیون خطی و غیر خطی، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، تحلیل تعاملی و مفاهیم بسیار دیگری آشنا می‌شوید.

نمایی از ساختار کتاب:

1. مقدمه
2. توابع توزیع احتمال
3. مدل‌های خطی رگرسیون
4. مدل‌های خطی برای طبقه‌بندی
5. شبکه‌های عصبی
6. روش‌های مبتنی‌بر کرنل
7. ماشین‌های کرنل تنک
8. مدل‌های گرافیکی
9. مدل‌های مخلوط و روش بیشینه‌‌سازی امید ریاضی
10. استنتاج تقریبی
11. روش‌های نمونه‌برداری
12. متغیرهای مخفی پیوسته
13. ترکیب مدل‌ها