資料介紹
本文檔的主要內容詳細介紹的是周志華機器學習PDF電子書免費下載。
機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域。 本書作為該領域的入門教材,在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖盡可能少地使用數(shù)學知識。 然而, 少量的概率、統(tǒng)計、代數(shù)、優(yōu)化、邏輯知識似乎不可避免。 因此, 本書更適合大學三年級以上的理工科本科生和研究生, 以及具有類似背景的對機器學 習感興趣的人士。 為方便讀者, 本書附錄給出了一些相關數(shù)學基礎知識簡介。
全書共16 章,大致分為3 個部分:第1 部分(第1~3 章)介紹機器學習的基礎知識;第2 部分(第4~10 章)討論一些經(jīng)典而常用的機器學習方法(決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習);第3 部分(第11~16 章)為進階知識,內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監(jiān)督學習、概率圖模型、規(guī)則學習以及強化學習等。前3章之外的后續(xù)各章均相對獨立, 讀者可根據(jù)自己的興趣和時間情況選擇使用。 根據(jù)課時情況, 一個學期的本科生課程可考慮講授前9章或前10章; 研究生課程則不妨使用全書。
書中除第1章外, 每章都給出了十道習題。 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為了引導讀者擴展相關知識。 一學期的一般課程可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數(shù)據(jù)集的大作業(yè)。 帶星號的習題則有相當難度, 有些并無現(xiàn)成答案, 謹供富有進取心的讀者啟發(fā)思考。
本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業(yè)的本科生或研究生教材,也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。
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