內容簡介
本書介紹了機器學習的基本算法、歷史發展、應用前景及相關問題。內容包括:機器學習所涉及的必要的數學知識,機器學習的基本模式和任務,神經網絡的基本理論及算法結構,分類和聚類的基本學習算法,數據維度歸約的基本方法,圖理論及方法以及當前比較流行的機器學習理論和算法。在加深學生對經典機器學習方法理解的基礎上適當擴展其視野,以培養和提高解決實際問題的能力。
本書可作為高等學校人工智能相關專業的教材,也適合在該領域的工程技術人員自學參考使用。
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