机器学习导论

作者简介

王东， 1995-2002年清华本科、硕士，2010年英国爱丁堡大学博士，历任Oracle 中国软件工程师，IBM中国高级软件工程师，英国爱丁堡大学Marie Curie 研究员，法国EURECOM博士后研究员，美国Nuance公司高级研究科学家。现任清华大学语音语言中心副研究员，中心常务副主任，FreeNeb公司首席科学家。王东博士是全国人机语音通讯会议常设机构秘书长，是亚太信号信息处理联盟(APASIPA)语音专委会副主席、杰出讲师，是国际标准与语音数据资源委员会(COCOSDA)大陆区代表。王东博士自1997年开始从事语音识别、自然语言处理方面的研究，在相关领域发表学术论文120余篇，公开专利20余项，其专利技术在日本软银、新松、智能管家等多家国内外著名公司应用，创造了良了的社会效益和经济效益。

内容简介

《机器学习导论》从实战出发，内容全面，从基本概念入手，介绍了各种机器学习的基本类型。现代机器学习部分，不仅仅是最受关注的深度神经网络学习，同时还介绍了近十年取得令人关注进展的其他机器学习分支。着重于现代方法，但是也没有忘记详尽地介绍经典方法，刻画了机器学习学科发展历史上的各个里程碑式的重要成果，基本覆盖了机器学习技术各个时期的主要方向；第二，该书内容比较浅显，对大多数方法的介绍做到点到为止。有利于入门学生摆脱具体算法的纠缠，快速通读下去，避免信息破碎；第三，本书对各种方法的关联性做了重点阐述，有利于形成知识脉络。第四，作者对每种技术都给出了大量参考文献，便于读者根据个体需求深入学习。上述这些特点对从事应用研究的初学者非常重要，基于这些信息，便于形成对机器学习技术总体思路的把握，从而可以在需要的时候能理清头绪，从众多机器学习方法中找到合适的工具。