附件:设置1:设置2:设置3:设置4:本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物, 内容分为两大主线: 单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外, 还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法, 均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深, 深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照, 有助于降低学习门槛, 加深公式的理解, 起到推广和扩大机器学习的作用。
附注提要
本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物, 内容分为两大主线: 单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外, 还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法, 均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深, 深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照, 有助于降低学习门槛, 加深公式的理解, 起到推广和扩大机器学习的作用。