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內容簡介： 统计技术与机器学习的结合使其成为一种强大的工具，能够对众多计算机和工程领域的数据进行分析，包括图像处理、语音处理、自然语言处理、机器人控制以及生物、医学、天文学、物理、材料等基础科学范畴。本书介绍机器学习的基础知识，注重理论与实践的结合。第壹部分讨论机器学习算法中统计与概率的基本概念，第二部分和第三部分讲解机器学习的两种主要方法，即生成学习方法和判别分类方法，其中，第三部分对实际应用中重要的机器学习算法进行了深入讨论。本书配有MATLABOctave代码，可帮助读者培养实践技能，完成数据分析任务。 關於作者： 【加照片】Masashi Sugiyama，东京大学教授，拥有东京工业大学计算机科学博士学位，研究兴趣包括机器学习与数据挖掘的理论、算法和应用，涉及信号处理、图像处理、机器人控制等。2007年获得IBM学者奖，以表彰其在机器学习领域非平稳性方面做出的贡献。2011年获得日本信息处理协会颁发的Nagao特别研究奖，以及日本文部科学省颁发的青年科学家奖，以表彰其对机器学习密度比范型的贡献。

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