(1)随着人工智能技术的不断发展和应用,机器学习在近年来备受关注,对机器学习理论感兴趣的专业人士也日益增多。 (2)机器学习理论的主要内容是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据分析结果指导算法设计。虽然机器学习理论对深入理解机器学习技术非常重要,但由于内容艰深广袤,且来源流派颇为不同,学习难度非常大。 (3)国际上机器学习理论的专业图书很少,往往侧重从理论角度来理解机器学习具体技术,或聚焦于某项具体的学习理论,缺乏全面性和系统性。 (4)本书由机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著,旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。 (5)四位作者梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具,除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,展
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(1)随着人工智能技术的不断发展和应用,机器学习在近年来备受关注,对机器学习理论感兴趣的专业人士也日益增多。 (2)机器学习理论的主要内容是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据分析结果指导算法设计。虽然机器学习理论对深入理解机器学习技术非常重要,但由于内容艰深广袤,且来源流派颇为不同,学习难度非常大。 (3)国际上机器学习理论的专业图书很少,往往侧重从理论角度来理解机器学习具体技术,或聚焦于某项具体的学习理论,缺乏全面性和系统性。 (4)本书由机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著,旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。 (5)四位作者梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具,除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,展
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1. 针对初学人士,对核心概念进行了详细的解释。 2. 理论和实操并重,采用了真实的案例和数据集进行演示。 3. 向读者展示如何使用开源编程语言(即R语言)将概念投入应用。 4. 章末提供有关概念和实际计算的习题,帮助读者进一步理解。 注意:本书作者为新加坡南洋理工大学讲师Chew Chee Hua(中文名:周志华)先生,与《机器学习》作者、南京大学周志华教授不是同一人。请各位读者不要混淆。
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