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目前该领域中将理论与实践相结合、通俗易懂的著作较少。机器学习是人工智能的一部分很多初学者往往把机器学习和深度学习作为人工智能入门的突破口非科班出身的人士更是如此。当前国内纵向复合型人才和横向复合型人才奇缺;具有计算机背景的人才主要还是以传统人工智能研究为主跨学科人才较少。非科班人员在将机器学习应用于自己的研究时往往对理论理解不透彻且编程能力不足。针对这一现象译者长期与出版社合作翻译了一些经典实用、符合实际需求的著作借此帮助人工智能、机器学习等相关领域的人士(包括非专业人士)使用机器学习解决自己所在领域的问题。 《机器学习图解》就是这样的著作!本书作者拥有密歇根大学数学博士学位曾担任Google和Apple工程师是机器学习布道者。本书是他这些年的成果结晶。本书将理论与实践结合以图的形式讲解机器学习经典算法。全书共13章。第1章、第2章、第4章主要对机器学习基本概念、机器学习类型、优化训练过程进行介绍。 这对初学者形成机器学习思维习惯非常有益。第3章和第5~12章对9类经典的机器学习算法进行了系统介绍包含问题提出、原理解释、代码实现等方面。第13章列举了真实示例。本书提供了丰富的代码和视频资源。建议读者一边阅读本书一边动手实践调试源码并根据自己的实际需要研究问题阅读文献并改进源码解决自己的问题。本书可作为本科高年级和研究生教材面向对编码感兴趣但不擅长数学的读者(非专业人士)。同时可作为计算机科学学者、企业工程师的参考书。 购买链接《机器学习图解》([加]路易斯·G.塞拉诺Luis G.Serrano)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)https://item.jd.com/13768333.html
