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"机器学习是当前学术界和工业界均关注的热点领域,其应用范围十分广泛,已经成为一种解决诸多问题的有效工具。本书以理工科高年级本科生和低年级研究生的基础知识为立足点,以面向工程应用为目标,是一本内容精练、可读性强的机器学习教材。
本书既反映机器学习的基础知识和经典方法,又重视深度学习和强化学习的知识内容,使读者不仅能在机器学习领域打下坚实的基础,还能利用所学知识解决遇到的实际问题并进入学科前沿。本书的主要内容包括:
 机器学习概述;
 统计与优化基础;
 基本回归和分类算法;
 机器学习流程、评价和性能介绍;
 支持向量机与核函数方法;
 决策树与集成学习;
 无监督学习算法;
 神经网络;
 深度学习的网络结构和算法;
 Transformer结构和大语言模型;
 强化学习与深度强化学习;
 深度生成模型。
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