機器學習及其應用

內容簡介

《機器學習及其應用》比較系統地介紹機器學習的基礎理論與應用技術。首先，介紹掌握機器學習理論和方法所必須具備的基礎知識，包括機器學習的基本概念與發展歷程、模型構造與優化的基本方法然後，介紹和討論監督學習、無監督學習、集成學習、強化學習等傳統機器學習理論與方法在詳細探討神經網絡與深度學習基本理論的基礎上，介紹深度卷積網絡、深度循環網絡、生成對抗網絡等若干典型深度學習模型的基本理論與訓練範式，分析討論深度強化學習的基本理論與方法。《機器學習及其應用》站在高年級本科生和低年級碩士研究生的思維角度編寫，儘可能用樸實的語言深入淺出地準確表達知識內容，着重突出機器學習方法的思想內涵和本質，使得廣大讀者能夠掌握全書主要內容。《機器學習及其應用》每章均配有一定數量的習題，適合作爲智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機類相關專業的本科生或研究生的機器學習入門級教材，也可供工程技術人員和自學的讀者學習參考。

讀者書評

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