📕书籍信息

  • 书名:机器学习
  • 作者:周志华
  • 豆瓣评分:⭐8.6
  • 出版社:清华大学出版社
  • isbn:9787302423287
  • 出版日期:2016-1-1
  • 价格:88.00元
  • 豆瓣:机器学习

🌵内容简介

【编辑推荐】:
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解,作者试图尽可能少地使用数学知识。然而,少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此,本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者,本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。
全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。前3章之外的后…

📣听过的人说…

 

📑书籍章节

⏏️必读理由

**深入了解机器学习:周志华的经典之作**

**详细具体:**《机器学习》是一本全面而深入的入门教材,涵盖了机器学习领域的基础知识和经典方法。作者周志华在书中尽可能减少了对数学知识的依赖,使得即使是对数学不太熟悉的读者也能轻松理解。书籍分为三个部分,首先介绍了机器学习的基础知识,然后深入讨论了一系列常用的机器学习方法,最后涉及了一些进阶的主题,如半监督学习和强化学习。每一章节都结合了理论和实践,为读者提供了全面而实用的学习材料。

**关联读者需求:**这本书特别适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,以及对机器学习感兴趣的人士。对于那些想要从事机器学习研究或应用的人来说,这本书提供了一个很好的起点。即使读者没有太多的数学背景,也能够通过本书系统地学习机器学习的基本概念和方法。

**引人注目的标题:**探索机器学习的世界:周志华的经典之作

**类似推荐:**如果你对《机器学习》这样的全面入门书籍感兴趣,你可能也会喜欢 Michael Nielsen 的《Neural Networks and Deep Learning》,它深入浅出地介绍了神经网络和深度学习的基础知识,适合初学者和进阶者。

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