机器学习理论实践全书,12章内容丰富,适合各层次读者。
机器学习入门10章: 基本知识、算法、原理、实践、深度学习、问题解决、高级实践、非监督学习、其他学习。
本书共11章和一个术语表,依次介绍机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等,涵盖监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。
机器学习精讲是2019年由人民邮电出版社出版,作者 (加) 安德烈·布可夫 (Andriy Burkov) 。
版权说明:本电子书已获得正版授权,由出版社通过知传链发行。
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