机器学习基础 原理、算法与实践
【作 者】袁梅宇著
【形态项】 295
【出版项】 北京：清华大学出版社 , 2018.08
【ISBN号】978-7-302-50014-8
【中图法分类号】TP181
【原书定价】69.00
【主题词】机器学习
【参考文献格式】 袁梅宇著. 机器学习基础 原理、算法与实践. 北京：清华大学出版社, 2018.08.
内容提要:
《机器学习基础-原理、算法与实践》讲述机器学习的基本原理，使用MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的原理和技能，拉近理论与实践的距离。《机器学习基础-原理、算法与实践》共分12章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值和EM算法、决策树、神经网络、HMM、支持向量机、推荐系统、主成分分析。全书源码全部在MATLABR2015b上调试通过，每章都附有习题和习题参考答案，供读者参考。《机器学习基础-原理、算法与实践》系统讲解了机器学习的原理、算法和应用，内容全面、实例丰富、可操作性强，做到理论与实践相结合。《机器学习基础-原理、算法与实践》适合机器学习爱好者作为入门和提高的技术参考书使用，也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。