机器学习与应用
机器学习与应用作者：雷明著
出版：清华大学出版社
内容简介:
机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术,深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的人门与提高教材,系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论,并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成,共分为三大部分。第1~3章为第一部分,介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识(包括微积分,线性代数﹑概率论和最优化方法),以及机器学习中的核心概念。第4~20章为第二部分,是本书的主体,介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法﹐从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行介绍,对于大多数算法,都配有实验程序。第21章为第三部分,介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题,并给出典型的解决方案。此外,附录A给出各种机器学习算法的总结,附录B给出梯度下降法的演化关系,附录C给出 EM 算法的推导。
本书理论推导与证明详细、深人,结构清晰,详细地讲述主要算法的工程实现细节,配以著名开源库的源代码分析(包括libsvm 、liblinear , OpenCV,Caffe等开源库),让读者不仅知其然,还知其所以然,真正理解算法、学会使用算法。对于计算机、人工智能及相关专业的本科生和研究生,这是一本适合入门与系统学习的教材,对于从事人工智能和机器学习产品研发的工程技术人员,本书也具有很强的参考价值。
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谢谢分享，学习了~~
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