机器学习精讲：基础、算法及应用（原书第2版）

作者简介

杰瑞米·瓦特（Jeremy Watt）拥有美国西北大学电气工程专业博士学位，现在在西北大学教授机器学习、深度学习、数学优化和强化学习等课程。<br> 雷萨·博哈尼（Reza Borhani）拥有美国西北大学电气工程专业博士学位，现在在西北大学教授机器学习和深度学习相关课程。<br> 阿格洛斯·K. 卡萨格罗斯（Aggelos K. Katsaggelos）是美国西北大学计算机科学与电气工程系Joseph Cummings名誉教授、图像和视频处理实验室负责人。他是IEEE、SPIE、EURASIP和OSA会员，并于2000年获得了IEEE第三枚千年奖章。<br><br>译者简介<br> 谢刚，贵州师范大学大数据与计算机科学学院教授，贵州大学“计算机软件与理论”专业工学博士，贵州省“千层次”创新型人才。长期从事人工智能等领域的研究工作，参与国家级项目十余项，发表论文二十余篇，指导学生参加比赛并多次获奖。<br> 杨波，贵阳学院数学与信息科学学院教授，贵州大学“计算机软件与理论”专业工学博士。主要研究方向为软件形式化、知识表示与推理、数据挖掘，在国内外学术刊物及会议上发表研究论文十余篇。<br> 任福佳，贵州师范大学大数据与计算机科学学院副教授。主要研究方向为计算机图像处理、深度学习，在国内外学术刊物及会议上发表研究论文十余篇。

内容简介

1.本书由三位美国西北大学教授共同撰写，分享他们多年积累的课程教学和实践经验。该教材获得多个著名大学专家教授联袂推荐。 2.该书英文版配套了丰富的教辅资源，包括示例代码、数据集、幻灯片和习题解答。需要使用本书作为教材的教师可以向剑桥大学出版社北京代表处申请solutions@cambridge.org，或者在网上www.cambridge.org/watt申请。 3.本书可作为大学相关专业的教材，既适合相关专业的本科生和研究生，又适合相关领域的工程师和研究人员。