机器学习算法原理与编程实践

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅深，深浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的作用。
【推荐语】
本书围绕神经网络、智能推理、矩阵计算三大主线，提供近25个经典的算法讲解。解剖有代表性的算法库：Scikit-Learn算法库、OpenCV机器视觉、Theano深度学习库。作为本土原创图书，本书更符合国内人的阅读习惯，适合作为机器学习算法设计的门读物。
【作者】
郑捷，www.threedweb.cn网站负责人，研究方向是机器学习与自然语言处理。当前负责的核心产品是高精度自然语言认知系统的设计与研发，研发目标是高精度（识别率在85%~95%）的统一架构的NLP认知系统。