機器學習與深度學習（Python版·微課視頻版）
王衡軍
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王衡軍
本書以任務爲導向，討論了機器學習和深度學習的主要問題，包括聚類、迴歸、分類、標註、降維、特徵工程、超參數調優、序列決策（強化學習）和對抗攻擊等。書中對上述每個問題，分別從決策函數類模型、概率類模型和神經網絡類模型三個角度來討論具體的實現算法。本書在內容上兼顧基礎知識和應用實踐。總體上，以基本理論知識爲主線，逐步展開，從概念入手，逐步討論算法思想，着重考慮知識的關聯性，最後落實到機器學習擴展庫和深度學習框架的具體應用。具體到每個模型，採用以示例入手、逐漸深入的方式，儘量給出詳盡的分析或推導。本書的特點是主要通過示例來討論相關模型，適合初學者入門使用。本書示例代碼採用Python3程序設計語言編寫。傳統機器學習算法的應用示例主要以ScikitLearn機器學習擴展庫來實現，隱馬爾可夫模型示例用hmmlearn擴展庫來實現，條件隨機場模型示例用CRF++工具來實現。深度學習算法的示例採用TensorFlow2框架和MindSpore框架來實現。