细说机器学习从理论到实践--聚文网

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编辑推荐

"《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习入门书。从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详尽易懂。每个知识点配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热点均有所涉及。结合作者多年机器学习研究与开发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来，适合转型想进入人工智能领域的大学生、开发人员、技术人员和研究人员阅读。"

内容简介

本书从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K最近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理，还提供大量注释详尽的代码示例，使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用，包括集成学习、深度学习框架TensorFlow与PyTorch入门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级，带领读者跨过机器学习的门槛，进行真实项目的实践与部署。
本书内容丰富、系统且实用，大量相关代码示例贴近实战，能够为读者学习机器学习打下扎实的基础，并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习入门者、大学生、人工智能从业者，以及各行业技术人员和科研人员使用，也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。

作者简介

凌峰，毕业于中国科学院大学，博士，高级职称，从事机器学习、计算机视觉、图像处理、人工智能研究与开发工作多年，拥有丰富的机器学习算法实现经验，一个低调潜心研究技术的高手。

第1篇基础知识
第1章机器学习概述
1.1机器学习的定义与发展历史
1.1.1什么是机器学习
1.1.2发展历史
1.2应用领域
1.3应用前景
1.4小结
第2章基础知识
2.1概念与术语
2.1.1统计学的基本概念
2.1.2拟合、过拟合和欠拟合
2.2高等数学基础
2.3线性代数基础
2.3.1基本概念和符号
……

细说机器学习 从理论到实践

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