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机器学习算法导论
《机器学习算法导论》全面讲述机器学习理论基础、算法实现及使用方法。第1章简要介绍机器学习及其算法;第2~9章主要介绍监督式学习算法,其中包括监督式学习算法基础、线性回归算法、机器学习中的搜索算法、Logistic回归算法、支持向量机算法、决策树、神经网络和深度学习;第10、11章着重介绍无监督学习算法,其中包括降维算法和聚类算法;第12章讲述强化学习的相关知识;附录提供了学习《机器学习算法导论》必备的数学基础知识和Python语言与机器学习工具库。《机器学习算法导论》可作为计算机科学与技术、智能科学与技术等专业高年级本科生和研究生教材,也可供人工智能领域特别是机器学习方向从事研究、开发工作的科技人员参考。