本书主要对算法的原理进行了介绍，并融合大量的应用案例，详细介绍使用机器学习模型的一般方法，帮助读者理解算法原理，学会模型设计。 本书首先介绍数据理解、数据的处理与特征，帮助读者认识数据；然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用；接着根据项目研发的流程，详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速；最后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理解。

本书介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、k均值、随机森林等，这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。 在本书中，你将学会如何使用这些算法来解决所遇到的问题，并了解这些算法的工作方式。本书还将介绍自然语言处理和推荐系统，这些内容将帮助大家进行多种算法的实践。

个性化推荐能够根据用户的历史行为显式或者隐式地挖掘用户潜在的兴趣和需求，并为其推送个性化信息，因此受到研究者的追捧及工业界的青睐，其研究具有重大的学术价值及商业应用价值，已广泛应用于大型电子商务平台、社交平台、新闻客户端以及其他各类旅游和娱乐类网站中。 本书内容丰富，较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统存在的问题、解决方法和评估策略，主要内容涉及协同过滤推荐算法中的时序技术、矩阵分解技术和社交网络信任技术等知识。 本书可供从事推荐系统、人工智能、机器学习、模式识别和信息检索等领域的科研人员及研究生阅读、参考。

本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解。

本书是机器学习领域的入门教材,从理论、抽象和设计三方面阐述了机器学习的理论基础、算法实现和 具体应用技巧。 全书共 12 章,包括 Python 概述,Python 语言基础,基础数据结构,函数与模块,面向对象程序 设计,NumPy 数据分析,数据可视化,基础算法分析与实现,机器学习概述,回归分析,分类算法,聚类算法。 本书既注重保持理论分析的严谨性,又注重机器学习算法的实用性,同时强调机器学习算法的思想和原理在 计算机上的实现。 本书可作为高等职业院校人工智能相关专业的入门课程教材或教学参考书,也可以供从事机器学习应 用开发的技术人员参考。

本书为了解机器学习提供了一种独特的途径。书中包含了新颖、直观而又严谨的基本概念描述，它们是研究课题、制造产品、修补漏洞以及实践不可或缺的部分。本书按照几何直觉、算法思想和实际应用（纵贯计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科）的顺序，为读者提供了深入浅出的基础知识和解决实际问题所需的实用工具。本书还包含了基于Python和MATLAB/OCTAVE语言的深入习题，以及对数值优化前沿技术的全面讲解。本书可为机器学习、计算机科学、电子工程、信号处理以及数值优化等领域的学生提供重要的学习资源，也可为这些领域的研究人员和从业者提供理想的参考资料。

本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：第一部分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的全球城市计算AI挑战赛和Kaggle平台的Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting；第四部分主要介绍计算广告的核心技术和业务，包括广告召回、广告排序和广告竞价，其中两个实战案例是2018腾讯广告算法大赛：相似人群拓展和Kaggle平台的TalkingData Ad Tracking Fraud Detection Challenge；第五部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解，其中实战案例是Kaggle平台上的竞赛Quora Question Pairs。本书适合从事机器学习、数据挖掘和人工智能相关算法岗位的人阅读。

机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。 本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。第1部分包含第1章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法；第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系；第3部分包含第9章～第11章，总结算法评估的常用工具、技术及方法论，包括实用的可视化工具介绍，并讨论机器学习算法的本质。本书适合机器学习专业相关从业者和算法工程师阅读，也适合想要从事人工智能和机器学习工作的人士学习和参考。

与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。

这是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。本书可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。