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編輯推薦： 以机器学习及其算法为主题，详细介绍了算法中涉及的数学理论。 注重机器学习的实际应用，在理论介绍中穿插项目实例，帮助读者掌握机器学习研究的方法。 8个综合项目案例，帮助读者理解和应用前面各章所学理论。 內容簡介： 《机器学习原理及应用》以机器学习及其算法为主题，详细介绍其理论细节与应用方法。《机器学习原理及应用》共19章，分别介绍了机器学习概述、线性回归与最大熵模型、k-近邻算法、决策树模型、朴素贝叶斯分类器、支持向量机模型、集成学习、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例。《机器学习原理及应用》重视理论与实践相结合，希望为读者提供全面而细致的学习指导。 《机器学习原理及应用》可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等相关专业的教材，也适合机器学习初学者、相关行业从业人员阅读。 內容試閱： 机器学习是一门交叉学科，涉及概率论、统计学、凸优化等多个学科或分支，发展过程中还受到了生物学、经济学的启发。这样的特性决定了机器学习具有广阔的发展前景，但也正因如此，想要在短时间内“速成”机器学习是不现实的。 为了帮助读者深入理解机器学习原理，本书以机器学习及其算法为主题，详细介绍了算法中涉及的数学理论。此外，本书注重机器学习的实际应用，在理论介绍中穿插项目实例，帮助读者掌握机器学习研究的方法。 本书分为19章。第1章为概述，主要介绍了机器学习的概念、组成、分类、模型评估方法，以及Scikit-learn(sklearn)模块的基础知识。第2~6章分别介绍了分类和回归问题的常见模型，包括线性回归与熵模型、k-近邻算法、决策树模型、朴素贝叶斯分类器、支持向量机模型，每章后均以一个实例结尾，使用sklearn模块实现。第7章介绍集成学习框架，包括Bagging、Boosting以及Stacking的基本思想和具体算法。第8~10章主要介绍无监督算法，包括EM算法、降维算法以及聚类算法。第11章介绍神经网络与深度学习，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、图卷积神经网络等基础网络。第7~11章后也均以一个实例结尾。第12~19章分别为8个综合项目案例，帮助读者理解和应用前面各章所学理论。 本书希望带领读者从基础出发，由浅入深，逐步掌握机器学习中的常见算法。在此基础上，读者将有能力根据实际问题决定使用何种算法，甚至可以查阅有关算法的文献，为产品研发或项目研究铺平道路。 为了更好地专注于机器学习的主题，书中涉及的数学和统计学基础理论（如矩阵论、概率分布等）不会过多介绍。因此，如果读者希望完全理解书中的理论推导，还需要对统计学、数学有一定基础。书中的项目实例全部使用Python实现，在阅读以前需要对Python编程语言及其科学计算模块（如NumPy、SciPy等）有一定了解。 本书由吕云翔、王渌汀、袁琪、许丽华、王志鹏、唐佳伟、李红雨、杨云飞、张凡、曾洪立编写。 由于编者水平和能力有限，书中难免有疏漏之处。恳请各位同仁和广大读者给予批评指正。

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