《机器学习理论导引》 周志华 王魏 高尉 张利军 pdf [28.53 MB]

《机器学习理论导引》是一本由周志华、王魏、高尉和张利军等学者共同编写的专业书籍，旨在为读者提供一份系统、全面的机器学习理论基础。

该书的内容涵盖了机器学习的基本概念、主要算法及其理论基础，适合初学者与有一定基础的研究者阅读。作者以深入浅出的方式将复杂的机器学习理论进行了详细的讲解，使得读者能够在较短时间内掌握机器学习的核心思想。

书中主要包括以下几个部分：

• 机器学习的基本概念：介绍了机器学习的定义、发展历程及应用领域。
• 监督学习与非监督学习：详细讲解了两种主要的学习范式，包括分类与回归问题，以及聚类与降维技术。
• 算法与模型：对常见的机器学习算法进行了分类与分析，包括决策树、支持向量机、神经网络等。
• 理论基础：探讨了学习理论、泛化能力、模型选择等理论问题，帮助读者理解机器学习的数学基础。
• 实践应用：结合实际案例，讲解如何将理论应用于实际问题解决中，增强读者的实践能力。

此外，书中还提供了丰富的习题与参考资料，方便读者进行自我测试与深入学习。整体而言，《机器学习理论导引》不仅是一本理论性强的教材，也是一本适合广大研究者、工程师及爱好者的参考书。

本书的PDF版本文件大小为28.53 MB，方便读者随时下载与查阅，助力机器学习的学习与研究。

下载：