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机器学习基础教程带书签目录PDF完整版下载

《机器学习基础教程》介绍机器学习技术及应用的主要算法,重点讲述理解主流的机器学习算法所需的核心数学和统计知识。书中介绍的算法涵盖机器学习的主要问题:分类、聚类和投影。由于本书是机器学习基础课程的教材,所以尽量减少了数学难度,仅对一小部分重要算法给出详细的描述和推导,而对大部分算法仅给出简单介绍,目的在于使学生打好基础,增强信心和兴趣,鼓励他们进一步学习该领域的高级主题或从事相关研究工作。

本书是机器学习导论课程教材,适合作为计算机、自动化及相关专业高年级本科生或研究生的教材,也可供研究人员和工程技术人员参考。

第1章线性建模:最小二乘法
第2章线性建模:最大似然方法
第3章机器学习的贝叶斯方法
第4章贝叶斯推理
第5章分类
第6章聚类分析
第7章主成分分析与隐变量模型


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