剧情简介：传统的机器学习教材可以分为两类：一类适用于具有充分数学知识的高年级本科生或研究生，另一类则是关于如何编写算法程序的入门手册。本书的特别之处是书中既展示了如何去使用构成机器学习方法的算法，也提供了理解这些算法如何工作以及为什么工作所需的数学背景。这使得本书自2009年首版以来大获好评并被国际上很多大学选用为本科生机器学习课程教材。2009年以后，机器学习领域又出现了一些显著的发展，比如机器学习算法的统计解释越来越有用并流行。而这给那些缺乏强大统计背景的计算机科学专业的学生带去学习上的困难。本书的第2版致力于弥补这一缺陷，帮助学生一方面通过掌握相关的数学和统计学知识，另一方面通过必要的编程和实践，来充分理解机器学习的现代算法。第2版中不但新增了深度信念网络和高斯过程两章，全书的章节都进行了重新的组织，使学习流程更为自然。书中增加了随机森林、感知机收敛定理...(展开全部)
外文名：Machine Learning:An Algorithmic Perspective, Second Edition
作者：史蒂芬·马斯兰
出版社：世界图书出版公司
ISBN：9787519295707
