作者：周志华著
出版社：清华大学出版社
ISBN：978-7-302-42328-7
“本书的作者周志华教授在机器学习的许多领域都有出色的贡献，是中国机器学习研究的领军人物之一，在国际学术界有着很高的声誉。他在机器学习的一些重要领域，例如集成学习、半监督学习、多示例和多标记学习等方面都做出了在国际上有重要影响的工作，其中一些可以认为是中国学者在国际上的代表性贡献。”
——陆汝铃
中国科学院数学与系统科学研究院
内容简介
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16 章，大致分为以下3个部分：
第一部分（第1～3 章）
介绍机器学习的基础知识。
第二部分（第4～10 章）
讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）。
第三部分（第11～16 章）
这一部分为进阶知识部分，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
书籍目录
赠书原则
1、活动说明：本次活动将送出5本《机器学习》书籍。在本条推文下方点“在看”，并留言关于本书籍相关的内容，留言获点赞量最高的前5位获得此书籍。
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