内容提要 本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书*后给出了一个较为详尽的术语表。

本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，为进一步理解该领域的复杂问题和进行深入研究打好基础。本书适合想要学习和掌握机器学习的软件从业人员、想要运用机器学习技术的数据科学家阅读，也适合想要了解机器学习的一般读者参考。

根据中华人民共和国国家版权局相关法规，本站不提供该PDF电子版书籍
您可以进入交流社群中继续寻找资料或购买正版书籍

技术交流社群：//q13zd.cn/club

Linux书籍在线阅读：//q13zd.cn/chapter-00.html

本文原创地址：//q13zd.cn/machine-learning-lecture.html编辑：吴康宁，审核员：KSJXAXOAS