◆本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 ◆本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。 ◎编辑推荐： ·名家作品：上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写； ·多位业内大咖力荐：周志华|朱军|李文新|黄萱菁|刘铁岩|陈天奇； ·理论扎实：基于上交大ACM 班的机器学习课程构建机器学习的学习体系； ·配套资源丰富：理论解读视频+在线代码+习题+配套PPT课件+学习社群。 ◎内容简介： 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和最简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种...(展开全部)

◆本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 ◆本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。 ◎编辑推荐： ·名家作品：上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写； ·多位业内大咖力荐：周志华|朱军|李文新|黄萱菁|刘铁岩|陈天奇； ·理论扎实：基于上交大ACM 班的机器学习课程构建机器学习的学习体系； ·配套资源丰富：理论解读视频+在线代码+习题+配套PPT课件+学习社群。 ◎内容简介： 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和最简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种...(展开全部)

本书是面向机器学习新手的入门书，从学习环境的搭建开始，图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。 本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学过Python、数学基础不太好，也可以看懂。

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本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。 全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。

本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。

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★深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本； ★李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合，精心编撰； ★全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学； ★能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。 ★编辑推荐： 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。 ★内容简介： 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模...(展开全部)

本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个国内外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富，视野宽阔，深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法。

本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。 本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。