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机器学习_周志华

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  • 日期: 2021-05-30
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标签: 机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.  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。  为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解,  作者试图尽可能少地使用数学知识.  然而,  少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免.  因此,  本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,  以及具有类似背景的对机器学  习感兴趣的人士.  为方便读者,  本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

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.前3章之外的后续各章均相对独立,  读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用.  根据课时情况,  一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章;  研究生课程则不妨使用全书.

书中除第1章外,  每章都给出了十道习题.  有的习题是帮助读者巩固本章学习,  有的是为了引导读者扩展相关知识.  一学期的一般课程可使用这些习题,  再辅以两到三个针对具体数据集的大作业.  带星号的习题则有相当难度,  有些并无现成答案,  谨供富有进取心的读者启发思考.

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。

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