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《机器学习基础——原理、算法与实践》讲述机器学习的基本原理，使用MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的原理和技能，拉近理论与实践的距离。《机器学习基础——原理、算法与实践》共分12章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值和EM算法、决策树、神经网络、HMM、支持向量机、推荐系统、主成分分析。全书源码全部在MATLAB R2015b上调试通过，每章都附有习题和习题参考答案，供读者参考。 《机器学习基础——原理、算法与实践》系统讲解了机器学习的原理、算法和应用，内容全面、实例丰富、可操作性强，做到理论与实践相结合。《机器学习基础——原理、算法与实践》适合机器学习爱好者作为入门和提高的技术参考书使用，也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。
初学者学习机器学习课程通常会碰到两大障碍，一大障碍——数学基础，机器学习需要学习者具备数学基础，对于那些已经走向工作岗位的学习者来说，困难更大一些，从头开始学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很长的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍——编程实践，并不是所有人都擅长编代码，只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入地理解算法。 《机器学习基础——原理、算法与实践》就是为了让初学者顺利入门而精心设计的。通过学习帮助读者扫除机器学习的两大学习障碍。书中讲述了机器学习常用算法的基本原理，读者在学习并深入理解这些精挑细选的算法后，能够理解并学会使用适合的算法来解决实际问题。此外，《机器学习基础——原理、算法与实践》使用MATLAB R2015b实现了常用的机器学习算法，读者能够亲眼看见算法的工作过程和结果，加深对抽象公式和算法的理解，进而逐步掌握机器学习的原理和技能，拉近理论与实践的距离。
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2018-08-01
- 更新： 2023-07-07
- 书号：9787302500148
- 中图：TP181
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
