内容简介
机器学习导论 本书特色
《机器学习导论》从实战出发，内容全面，从基本概念入手，介绍了各种机器学习的基本类型。现代机器学习部分，不仅仅是*受关注的深度神经网络学习，同时还介绍了近十年取得令人关注进展的其他机器学习分支。着重于现代方法，但是也没有忘记详尽地介绍经典方法，刻画了机器学习学科发展历史上的各个里程碑式的重要成果，基本覆盖了机器学习技术各个时期的主要方向；第二，该书内容比较浅显，对大多数方法的介绍做到点到为止。有利于入门学生摆脱具体算法的纠缠，快速通读下去，避免信息破碎；第三，本书对各种方法的关联性做了重点阐述，有利于形成知识脉络。第四，作者对每种技术都给出了大量参考文献，便于读者根据个体需求深入学习。上述这些特点对从事应用研究的初学者非常重要，基于这些信息，便于形成对机器学习技术总体思路的把握，从而可以在需要的时候能理清头绪，从众多机器学习方法中找到合适的工具。
从事机器学习应用研究的初学者读物，可快速形成对机器学习技术总体思路的把握，从而可以在需要的时候能理清头绪，从众多机器学习方法中找到合适的工具。
机器学习导论 内容简介
本书分类《机器学习导论》面向机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学习，数值优化方法等。
本书可作为高等学校相关课程的教材，也可作为研究生及对机器学习感兴趣的科技、工程技术人员的参考用书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。
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