《机器学习：算法视角（第2版）》资源介绍

《机器学习：算法视角（第2版）》资源介绍

【下载地址】机器学习算法视角第2版资源介绍 《机器学习：算法视角（第2版）》是一本深入浅出的机器学习教材，适合计算机科学学生从入门到进阶学习。作者Stephen Marsland在第二版中新增了深度信念网络和Gaussian过程等前沿内容，并对支持向量机、随机森林等经典算法进行了修订和扩展。本书强调实践，提供了丰富的Python代码示例和练习题，帮助读者通过动手实践巩固理论知识。章节结构清晰，内容涵盖从基础到高级的广泛主题，包括神经网络、优化、进化学习和无监督学习等，是学习机器学习的理想选择。 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/0542f

《机器学习：算法视角（第2版）》是一部深入浅出的机器学习教材，适合无扎实统计学基础的计算机科学学生入门及进阶学习。本书由Stephen Marsland撰写，第二版在第一版基础上增加了对近年来机器学习领域显著发展的介绍，包括对机器学习算法统计解释的深入研究。

资源详情

• 标题: 机器学习：算法视角（第2版）
• 作者: Stephen Marsland
• 页数: 457页
• 版本: 第二版
• 语言: 英语
• 出版社: Chapman and Hall/CRC
• 出版日期: 2014-10-08
• ISBN-10: 1466583282
• ISBN-13: 9781466583283

内容更新

在第二版中，作者新增了两章内容，分别为深度信念网络和 Gaussian 过程。同时，对章节内容进行了重新组织，使得学习流程更加自然。以下是一些重要更新：

• 对支持向量机内容的修订，包括用于实验的简单实现
• 新增关于随机森林、感知机收敛定理、准确度方法以及多层感知器的共轭梯度优化材料
• 对卡尔曼滤波器和粒子滤波器的讨论进行了增强
• 代码质量提升，包括在 Python 中更好地使用命名约定

适用对象

本书适合作为一学期入门课程的教材，也适合更高级别的课程。它鼓励学生通过编写代码进行实践，每个章节都提供了详细示例，以及进一步阅读的材料和练习题。书中所有示例的代码均可在作者的网站上找到。

目录

1. 引言
2. 基础知识
3. 神经元、神经网络和线性判别式
4. 多层感知机
5. 径向基函数和样条
6. 维数降低
7. 概率学习
8. 支持向量机
9. 优化与搜索
10. 进化学习
11. 强化学习
12. 树结构学习
13. 决策委员会：集成学习
14. 无监督学习
15. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 方法
16. 图模型
17. 对称权重与深度信念网络
18. Gaussian 过程

本书不仅提供了理论知识，还提供了丰富的实践案例，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的算法和应用。

【下载地址】机器学习算法视角第2版资源介绍 《机器学习：算法视角（第2版）》是一本深入浅出的机器学习教材，适合计算机科学学生从入门到进阶学习。作者Stephen Marsland在第二版中新增了深度信念网络和Gaussian过程等前沿内容，并对支持向量机、随机森林等经典算法进行了修订和扩展。本书强调实践，提供了丰富的Python代码示例和练习题，帮助读者通过动手实践巩固理论知识。章节结构清晰，内容涵盖从基础到高级的广泛主题，包括神经网络、优化、进化学习和无监督学习等，是学习机器学习的理想选择。 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/0542f