机器学习精讲 全彩印刷

作者简介

作者简介 安德烈·布可夫（Andriy Burkov）是一位机器学习专家，目前居住于加拿大魁北克省。他拥有人工智能博士学位，尤其擅长自然语言处理技术。目前，他是高德纳（Gartner）咨询公司机器学习开发团队的主管。该团队的主要工作是，使用浅层和深度学习技术，开发可用于生产环境的、先进的多语言文字抽取和标准化系统。 译者简介 韩江雷，毕业于新加坡南洋理工大学计算机科学学院，目前担任思爱普公司(新加坡)数据科学家，同时在南洋理工大学攻读博士学位。他的研究方向包括文本分析、数据挖掘以及机器学习的垂直领域应用等。

内容简介

人工智能的核心是机器学习。《机器学习精讲》囊括机器学习的精髓，系统而精炼地讲解机器学习的基本原理。本书英文版一经推出，就长期位于美国亚马逊机器学习图书排行榜领先位置，并获得4.5星好评。 《机器学习精讲》包含了监督和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成算法、梯度下降、聚类分类、降维、自编码器、迁移学习、特征工程以及超参数调试等方面的知识。书中既有数学公式，又有图解说明，一应俱全。 本书具有以下特色: ● 精简并直入主题——篇幅短小，读者可以快速读完并掌握机器学习技术的精髓。书中内容是作者和其他从业者多年研究的成果。 ● 配套网页——本书配有持续更新的网页，对书中内容进行补充，包括问答、代码、推荐阅读材料、工具以及其他相关内容。扫描书中二维码即可查看。 ● 全彩印刷——色彩丰富，阅读轻松。 ● 代码基于Python语言。