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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。
《机器学习》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。
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