本书是一本机器学习入门教程，包含了数学和统计学的核心技术，用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域：分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导，而不是简单地将大量算法罗列出来。 本书通过大量的MATLAB/Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具，利用它们读者可以重新绘制书中的插图，并研究如何改变模型说明和参数取值。 本书特色 介绍机器学习技术及应用的主要算法和思想。 为读者进一步探索机器学习领域中的特定方向提供起点。 不需要太多的数学知识，穿插在文中的注解框提供相应的数学解释。 每章末均包含练习。

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本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

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In the spectrum of mathematics,graph theory, as a recognized discipline, is a relative newcomer. In recent five decades, the exciting and rapidly growing area of subject abounds with new mathematical developments and significant applications to real-world problems. More and more colleges and universities have made it a required course for the senior or the beginning postgraduat...(展开全部)

本书从概率近似正确（PAC）理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法，包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等丰富的内容。此外，附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。 本书重在介绍典型算法的理论支撑并指出算法在实际应用中的关键点，注重理论细节与证明过程，可作为高等院校机器学习、统计学等课程的教材，或作为相关领域研究人员的参考读物。

本书从概率近似正确（PAC）理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法，包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等丰富的内容。此外，附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。 本书重在介绍典型算法的理论支撑并指出算法在实际应用中的关键点，注重理论细节与证明过程，可作为高等院校机器学习、统计学等课程的教材，或作为相关领域研究人员的参考读物。

本书以机器学习的基本方法为主要内容，引入计算机视觉的一些基本概念和方法，形成以“数据—模型—任务”为主线的讲解思路。本书将人们日常生活中比较容易理解的一些案例作为机器学习方法的引入，循序渐进地开展模型的介绍，大部分章节都配有相关案例的代码供读者实践，使读者能够形成理论、案例与实践相结合的多角度理解。

本书系统地介绍了抽象代数的基础内容，包括群、环、域、模等，每一部分独立成章，本科生、研究生等不同层次的读者可以挑选阅读。书中范例丰富，风趣易懂；另外，每一小节后都配有一定数量、难易不等的习题，书后还附有解答与提示，便于教学和自学。 　　与第２版相比，第３版的更新如下： 　　阐述更清晰，表达更顺畅。 　　在前五章中，最重要的节，小节，定义，定理，例子旁边加有箭头指示。 　　包含了任意域上的线性代数的更多知识。 　　增加了一节介绍分类平面上的楣（frieze）群。 　　增加了100多道习题 　　本书可供高等院校数学系师生及有关工程技术人员使用。