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机器学习导论
本书是一部论述机器学习原理与算法的立体化教材(含纸质图书、教学课件和部分视频教程),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做了比较细致的介绍,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。用5章的篇幅对深度学习和深度强化学习做了相当全面的叙述,不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN网络、RNN网络和LSTM结构等深度神经网络的核心知识和结构,对于一些发展中的专题如生成对抗网络(GAN)和Transformer等也予以一定深度的介绍。对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,也较详细地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一本宽口径、综合性机器学习教材,可供本科高年级和研究生课程使用,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之用。本书对基础和前沿、经典方法和热门技术做了尽可能地平衡,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进入学科前沿。
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