机器学习 机器学习*修订版！人工智能领域中文的开山之作，大牛周志华教授带你全面揭开机器学习的奥秘。
击败AlphaGo的武林秘籍；赢得人机大战的必由之路。回答了有关机器学习的六大疑问，浅显生动，外行也能读懂。既道出了机器学习的前世今生，又展望了机器学习的未来发展，让道听途说的信息止于智者。
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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高级讲师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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集成学习：基础与算法 周志华教授专著。国内独本剖析集成学习的著作。
《集成学习：基础与算法》是目前国内独本系统性阐述集成学习的著作。 集成学习的思路是通过结合多个学习器来解决问题，它在实践中大获成功 人称 从业者应学应会的大杀器 之一。 化繁为简：将复杂的原理简化为易于理解的表达，通俗易懂； 结构合理：兼具广度与深度。既阐述该领域的重要话题，又详释了重要算法的实现并辅以伪代码，更易上手； 注重实践：阐述集成学习在多个领域的应用，如计算机视觉、医疗、信息安全和数据挖掘竞赛等； 拓展阅读：提供丰富的参考资料，读者可按图索骥、自行深入学习； 新手通过本书很容易理解并掌握集成学习的思路与精粹； 老手通过本书能学会不少技巧并深化对集成学习的理论理解，更好地指导研究和实践。
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内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 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. 同类好书推荐：机器智能 （人工智能领域的创新之作，三大主流方法的和谐统一！当今各种人工智能学说的集成创新。）美国伯克利大学与Google人工智能科学家合作编写，全世界100多个国家1200多所大学使用。A Must Read for AI 图像处理、分析与机器视觉（第3版）（翻译版）（世界著名计算机教材精选）机器视觉算法与应用（翻译版）（国
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