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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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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.全书共6章,大致分为3个部分 第部分(第~3章)介绍机器学习的基础知识 第2部分(第4~0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~6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.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。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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