周志華機器學習PDF電子書免費下載

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　　機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域。 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解， 作者試圖盡可能少地使用數學知識。 然而， 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免。 因此， 本書更適合大學三年級以上的理工科本科生和研究生， 以及具有類似背景的對機器學 習感興趣的人士。 為方便讀者， 本書附錄給出了一些相關數學基礎知識簡介。

　　全書共16 章，大致分為3 個部分：第1 部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等。前3章之外的后續各章均相對獨立， 讀者可根據自己的興趣和時間情況選擇使用。 根據課時情況， 一個學期的本科生課程可考慮講授前9章或前10章; 研究生課程則不妨使用全書。

　　書中除第1章外， 每章都給出了十道習題。 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習， 有的是為了引導讀者擴展相關知識。 一學期的一般課程可使用這些習題， 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業。 帶星號的習題則有相當難度， 有些并無現成答案， 謹供富有進取心的讀者啟發思考。

　　本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

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