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本書分類《機器學習導論》面向機器學習領域的主要模型和算法，重點闡述不同方法背后的基本假設以及它們之間的相關性，幫助讀者建立機器學習的基礎理論功底，為從事該領域的相關工作打下基礎。具體內容包括機器學習研究的總體思路、發展歷史與關鍵問題，線性模型，神經網絡及深度學習，核方法，圖模型，無監督學習，非參數模型，演化學習，強化學習，數值優化方法等。
本書可作為高等學校相關課程的教材，也可作為研究生及對機器學習感興趣的科技、工程技術人員的參考用書。本書封面貼有清華大學出版社防偽標簽，無標簽者不得銷售。