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《機器學習與應用》是機器學習和深度學習領域的入門與提升教材，系統、深刻地講述機器學習與深度學習的主流方法與理論，並緊密結合工程實踐與應用。

 

《機器學習與應用》由21 章組成，共分爲三大部分。
第1 ～ 3 章爲第一部分，介紹機器學習的基本原理、所需的數學知識（包括微積分、線性代數、機率論和最優化方法）， 以及機器學習中的核心概念。
第4 ～ 20 章爲第二部分，是主體部分，介紹各類經常使用的有監督學習算法、無監督學習算法、半監督學習算法和強化學習算法。對於每種算法，從原理與推導、工程實現和實際應用3 個方面進行介紹，對於大多數算法都配有實驗程序。
第21章爲第三部分，介紹機器學習和深度學習算法實際應用時面對的問題，並給出典型的解決方案。
附錄A 給出各類機器學習算法的總結， 附錄B 給出梯度降低法的演化關係，附錄C給出EM算法的推導。

 學習參考：

《機器學習與應用》高清PDF，589頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。

 

下載: https://pan.baidu.com/s/1FHl5JuGd0ZYc2zNyFvGFYg
提取碼: 3mmr

 

《機器學習與應用》理論推導與證實詳細、深刻，結構清晰，詳細地調述主要算法的工程實現細節，配以著名開源庫的源代碼分析（包括libsvm 、liblinear 、OpenCV、Caffe等開源庫），讓讀者不只知其然，還知其因此然， 真正理解算法、學會使用算法。對於計算機、人工智能及相關專業的本科生和研究生，這是一本適合人門與系統學習的教材，對於從事人工智能和機器學習產品研發的工程技術人員，本書也具備很強的參考價值。