机器学习

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深浅出、内容全面、案例丰富，每章后都有习题和参考文献，便于学生巩固学习，适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。
【推荐语】
1.大数据专家，复旦大学教授新力作 2.华为公司提供真实企业发案例 3.提供典型Python算法与案例 4.突出机器学习系统内容，包括深度学习典型算法与应用、知识图谱、机器学习行业应用等 5.提供多媒体课件、案例代码等丰富的配套资源
【作者】
2001年4月毕业于东南大学，获博士学位。2001年6月起在复旦大学管理科学与工程博士后流动站工作。2003年5月复旦大学软件学院，主要负责本科生和各类研究生电子商务、大数据核心技术和商务智能等课程的教学，2011年纽约大学Stern商学院访问学者。商务智能被评为上海市精品课程，获得2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。发表论文90多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。出版专著及教材10多部。获得上海市2015年上海市科技步二等奖。