機器學習精講 全彩印刷

[加拿大] 安德烈·布可夫(Andriy Burkov)

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商品描述

內容提要

本書用簡短的篇幅、精煉的語言,講授機器學習領域必備的知識和技能。全書共11章和一個術語表,依次介紹了機器學習的基本概念、符號和定義、算法、基本實踐方法、神經網絡和深度學習、問題與解決方案、進階操作、非監督學習以及其他學習方式等,涵蓋了監督學習和非監督學習、支持向量機、神經網絡、集成學習、梯度下降、聚類分析、維度降低、自編碼器、遷移學習、強化學習、特徵工程、超參數調試等眾多核心概念和方法。全書最後給出了一個較為詳盡的術語表。

本書能夠幫助讀者瞭解機器學習是如何工作的,為進一步理解該領域的復雜問題和進行深入研究打好基礎。本書適合想要學習和掌握機器學習的軟件從業人員、想要運用機器學習技術的數據科學家閱讀,也適合想要瞭解機器學習的一般讀者參考。