机器学习教程(微课视频版)

作者: 张旭东

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2023-02-01

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亮点
视频资源 教学大纲 课件 习题答案
简介

本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙 述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,还讨论了深度强化学习。 本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、综合性机器学习的教材,可供本科生和一年级研究 生课程使用,也可供科技人员、工程师和程序员自学机器学习的原理和算法使用。本书对基础和前沿、经 典方法和热门技术进行了尽可能的平衡,使得读者不仅能在机器学习领域打下一个良好的基础,同时也可 以利用所学知识解决遇到的实际问题并为进入学科前沿打好基础。

编辑推荐

对机器学习算法的全面介绍,既包含经典机器学习方法,也包括深度学习和增强学习。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2023-02-01
  • 作者:张旭东
  • 更新: 2023-11-24
  • 书号:9787302607434
  • 中图:TP181-43
  • 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

作者信息

张旭东

张旭东,清华大学电子工程系长聘教授,博士生导师,主要研究方向为信号处理和机器学习。承担国家、部委和国际合作项目数十项,发表学术论文150余篇,出版有《现代信号分析和处理》著作4部。获得Elsevier的最高引用奖(The Most Cited Paper Award,2008)和IET国际雷达年会最优论文奖,两次获得清华大学教学成果一等奖,三次获得清华大学优秀教材奖。

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