机器学习导论

  机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,优化机器人的行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。本书是关于机器学习的内容全面的教科书,其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习,贝叶斯决策理论,参数、半参数和非参数方法,多元分析,隐马尔可夫模型,增强学习,核机器,图模型,贝叶斯估计和统计检验。

  机器学习正在迅速成为计算机科学专业的学生必须掌握的一门技能。本书第3版反映了这种变化,增加了对初学者的支持,包括给出了部分习题的参考答案和补充了实例数据集(提供在线代码)。其他显著的变化包括离群点检测的讨论、感知器和支持向量机的排名算法、矩阵分解和谱方法、距离估计、新的核算法、多层感知器的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行了解释,以便读者可以很容易地将书中的公式转变为计算机程序。本书可以用作高年级本科生和硕士研究生的教材,也可供研究机器学习方法的技术人员参考。


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