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編輯推薦：
本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
內容簡介：
本书从具体的应用实例出发，由浅入深，力求系统全面而又简明扼要地阐述机器学习的基本概念、理论、方法和算法，并提供必要的数学推导和详细算法描述，便于读者掌握机器学习方法的本质。本书主要介绍了线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类等经典机器学习方法，并对卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等深度学习方法进行了简要介绍。本书结合编者多年从事人工智能科研和教学的经验，注重内容的实用性和先进性，并通过丰富的应用实例引导读者动手实现算法，使读者能够更好地理解理论知识，将其应用于实际场景中，培养读者解决实际问题的能力。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
關於作者：
主要从事图像视频编码和人工智能应用研究。主持6项国家自然科学基金、1项863计划子课题、1项北京市自然科学基金项目和多项北京市科委项目等。在TPAMI、TIP、TMM、TCSVT、CVPR、ACM MM 等期刊和会议上发表论文50多篇，获授权国家发明专利三十余项。提出的多维稀疏表示模型(IEEE TPAMI， 2018， 40(1))， IEEE Fellow， C. L. Philip Chen 评价“该工作是张量数据表示方法在机器学习领域应用的代表性工作”(IEEE TCYB 2018)。 曾经主讲《机器学习》、《数字信号处理》、《编码理论》、《数据结构》、《数据库原理》、《汇编语言》、《线性代数与空间解析几何》、《计算方法》、《C程序设计》和《Python程序设计》等本科课程以及《多媒体技术》、《图论》和《算法分析与设计》等研究生课程。撰写2篇教学研究论文。
目錄
目录机器学习前言
內容試閱
本书是用通俗易懂的语言进行撰写的，即便是机器学习领域的初学者也能轻松掌握机器学习复杂的概念和模型。书中采用了大量源自实际生活的应用案例，引导学生通过亲自实践来深入领悟机器学习的方法和技术。本书借助生动形象的图表，将抽象理论具象化、复杂知识简单化，有效地促进学生对于机器学习内容的快速吸收与熟练运用。本书的内容涵盖机器学习的核心知识体系，确保知识的完整性和系统性。
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