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本書全面系統(tǒng)地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的經(jīng)典方法，并兼顧算法原理與實(shí)踐運(yùn)用。具體內(nèi)容涉及回歸分析（線性回歸、多項(xiàng)式回歸、非線性回歸、嶺回歸，LASSO、彈性網(wǎng)絡(luò)，以及RANSAC等）、分類（感知機(jī)、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）、聚類（K均值、EM算法、密度聚類、層次聚類，以及譜聚類等）、集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林、AdaBoost、梯度提升等）、蒙特卡洛采樣（拒絕采樣、自適應(yīng)拒絕采樣、重要性采樣、吉布斯采樣和馬爾科夫鏈蒙特卡洛等）、降維與流形學(xué)習(xí)（SVD、PCA和MDS等），以及概率圖模型（例如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾科夫模型）等話題。
更為重要的是，作者基于全新制定的學(xué)習(xí)路線圖設(shè)計(jì)并組織了各章節(jié)的布局，使得全書的內(nèi)容層層遞進(jìn)又緊密聯(lián)系。這些安排旨在幫助讀者深化理解原理細(xì)節(jié)，并建立完整而系統(tǒng)的全局觀。在力求清晰闡述算法原理的同時(shí)，本書還基于機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典框架scikit-learn提供了算法的應(yīng)用實(shí)例，并使用Python編寫代碼，非常適合讀者自學(xué)。
本書是機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)課程的教學(xué)參考書，適用于高等院校人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)專業(yè)的師生研習(xí)之用，也可供從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用，特別是數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)的研發(fā)人員參考。