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來源：專知
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本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)、強化學習和專注于聚類的無監(jiān)督學習。

《機器學習:理論與實踐》介紹了機器學習中最流行的方法。本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)、強化學習和專注于聚類的無監(jiān)督學習。主題以概念的方式以及必要的數(shù)學細節(jié)介紹。解釋清楚明了，用數(shù)字和例子加以說明。對于所討論的每一種機器學習方法，本書都提供了R編程語言的適當庫以及編程示例。

以一種適合高級本科生或剛開始學習的研究生，以及希望自學機器學習的數(shù)學和/或面向編程的個人的方式，提供了常用機器學習算法的易于閱讀的介紹。

涵蓋討論的機器學習算法的數(shù)學細節(jié)，以確保詳實的理解，使進一步的探索成為可能。

給出了合適的編程示例，從而確保對機器學習方法的概念、理論和實踐理解。這本書的目的主要是介紹機器學習的基本主題先進的本科生和開始研究生。題目的數(shù)量被控制在很小的范圍內(nèi)，以便在一個學期或一個季度內(nèi)涵蓋所有內(nèi)容。在短時間內(nèi)所能教授的內(nèi)容范圍內(nèi)，這些主題覆蓋得很深入。因此，這本書可以為學生閱讀高級書籍和研究論文提供基礎。

https://www.routledge.com/Machine-Learning-Theory-and-Practice/Kalita/p/book/9780367433543

【干貨書】機器學習理論與實踐