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  • 机器学习算法原理与编程实践郑捷
  • 本书从结构上阐明了研究机器学习理论和算法的方法。最重要的不是数学,也不是这些算法本身,而是思想的发展过程,这与之前所有的书籍都有所不同。全书分为三条主线:第一条主线:从第一代神经网络(线性分类器)、第二代神经网络(非线性)及其在预测领域的应用,到支持向量机,最后是深度学习。第二条主线是贝叶斯理论,从朴素贝叶斯算法到贝叶斯网,最后是隐马尔科夫模型,这部分属于智能推理的范畴。最后矩阵降维,奇异值分解(svd)和PCA算法,构成第三条主线,因为算法简单,本书都使用真实案例进行讲解。目前机器学习主要由这三条主线贯穿始终,本书着力于讲解三条主线的理论发展、思想变迁、数学原理。而具体算法就是在其上的一颗颗明珠。读者在看完之后,能够将机器学习各种理论融会贯通,成为一体。

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