【干货书】《机器学习导论(第二版)》，348页pdf

这本教科书通过提供实用的建议，使用直接的例子，并提供相关应用的引人入胜的讨论，以一种容易理解的方式介绍了基本的机器学习概念。主要的主题包括贝叶斯分类器，最近邻分类器，线性和多项式分类器，决策树，神经网络，和支持向量机。后面的章节展示了如何通过“推进”的方式结合这些简单的工具，如何在更复杂的领域中利用它们，以及如何处理各种高级的实际问题。有一章专门介绍流行的遗传算法。

这个修订的版本包含关于工业中机器学习的实用应用的关键主题的三个全新的章节。这些章节研究了多标签域，无监督学习和它在深度学习中的使用，以及归纳逻辑编程的逻辑方法。许多章节已经被扩展，并且材料的呈现已经被增强。这本书包含了许多新的练习，许多解决的例子，深入的实验，和独立工作的计算机作业。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

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