机器学习及其应用

《机器学习及其应用》比较系统地介绍机器学习的基础理论与应用技术。首先，介绍掌握机器学习理论和方法所必须具备的基础知识，包括机器学习的基本概念与发展历程、模型构造与优化的基本方法；然后，介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习、强化学习等传统机器学习理论与方法；在详细探讨神经网络与深度学习基本理论的基础上，介绍深度卷积网络、深度循环网络、生成对抗网络等若干典型深度学习模型的基本理论与训练范式，分析讨论深度强化学习的基本理论与方法。《机器学习及其应用》站在高年级本科生和低年级硕士研究生的思维角度编写，尽可能用朴实的语言深浅出地准确表达知识内容，着重突出机器学习方法的思想内涵和本质，使得广大读者能够掌握全书主要内容。 《机器学习及其应用》每章均配有一定数量的习题，适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机类相关专业的本科生或研究生的机器学习门级教材，也可供工程技术人员和自学的读者学习参考。
【推荐语】
深度凝练机器学习的现有知识体系，注重突出对基本理论与关键技术的介绍和讨论。 尽可能用朴实的语言深浅出地介绍机器学习理论及相关算法设计技术。 在每个章节穿插相应的应用实例，使得广大读者能够比较系统地掌握机器学习应用技术。