《机器学习_周志华(扫描版,部分彩图).pdf》 周志华 pdf [37.50 MB]

本书主要分为几个部分，包括但不限于以下内容：

• 机器学习概述：介绍机器学习的基本概念、发展历程及其应用领域，帮助读者建立对该学科的初步认识。
• 监督学习：详细阐述分类与回归问题，包括常见的算法如决策树、支持向量机、神经网络等。
• 无监督学习：探讨聚类与降维等技术，介绍k-means、主成分分析（PCA）等经典方法。
• 模型评估与选择：讲解如何评估模型的性能，包括交叉验证、ROC曲线等方法，以及模型选择的策略。
• 深度学习：介绍深度学习的基本原理和关键技术，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。
• 其他学习方法：包括强化学习、迁移学习等前沿话题，扩展了读者的视野。

《机器学习》不仅适合计算机科学、人工智能专业的学生和研究人员，也为相关领域的从业者提供了实用的指导和参考。书中配有丰富的实例和习题，便于读者深入理解和实践。

总之，周志华教授的这本《机器学习》是一本内容详实、结构合理、易于理解的优秀教材，值得所有对机器学习感兴趣的读者认真阅读。