本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

本书从机器学习视角，系统梳理线性代数与最优化理论，直击初学者“知识零散、课程脱节”的痛点。全书以“应用导向”贯穿始终，分两大模块构建知识网络： 1.线性代数及其应用：从矩阵运算本质出发，深入剖析奇异值分解（SVD）、核方法、图谱理论等工具，通过人脸识别、推荐系统等案例，展现线性代数在特征提取、降维、异常检测中的核心作用。 2.最优化理论及其应用：以最小二乘回归为支点，辐射梯度下降、牛顿法、约束优化等算法，揭示支持向量机、Logistic回归的数学原理，并延伸至神经网络训练中的计算图优化技术。 作者独创“概念即时应用”模式，每章配以“理解题”与“综合习题”，确保读者在真实问题中内化知识，实现从数学公式到算法代码的无缝衔接。

本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例入手、逐渐深入的方式，尽量给出详尽的分析或推导。本书的特点是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者入门使用。本书示例代码采用Python3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以ScikitLearn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现，条件随机场模型示例用CRF++工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow2框架和MindSpore框架来实现。

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16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 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11～16 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。

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，每章后都有习题和参考文献，便于学生巩固学习，适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。 本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从...(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。

本书是最全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一些新的概念，同时提供了大量精选的示例和插图解说。