內容簡介
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度等多門學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為。機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。
本書通過對機器學習的背景知識、算法流程、相關工具、實踐案例以及知識圖譜等內容的講解，全面介紹了機器學習的理論基礎和實踐應用。書中涉及機器學習領域的多個典型算法，並詳細給出了機器學習的算法流程。
本書適合任何有一定數據功底和編程基礎的讀者閱讀。通過閱讀本書，讀者不僅可以了解機器學習的理論基礎，也可以參照一些典型的應用案例拓展自己的專業技能。同時，本書也適合計算機相關專業的學生以及對人工智能和機器學習感興趣的讀者閱讀。
