1 机器学习 (西瓜书) PDF下载

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1.1 书籍简介

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。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解,作者试图尽可能少地使用数学知识。然而,少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此,本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者,本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。

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。前3章之外的后续各章均相对独立,读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用。根据课时情况,一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章;研究生课程则不妨使用全书。

书中除第1章外,每章都给出了十道习题。有的习题是帮助读者巩固本章学习,有的是为了引导读者扩展相关知识。一学期的一般课程可使用这些习题,再辅以两到三个针对具体数据集的大作业。带星号的习题则有相当难度,有些并无现成答案,谨供富有进取心的读者启发思考。

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。

1.2 项目推荐

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1.3 书籍下载

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资源名称:机器学习 (西瓜书) 周志华著PDF

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