机器学习：基于约束的方法
图书信息
书名：机器学习：基于约束的方法作者：马可·戈里,Marco Gori
包装：平装
开本：16
出版社：机械工业出版社
出版时间：2020-09-01
图书简介
本书采用约束的概念，将当前常见的机器学习方法真正融入统一的视角，同时结合在AI社区中占主导地位的逻辑形式主义的力量。深入探讨无监督学习和半监督学习，重点是当前的两项研究热点——神经网络和核方法，对于深度学习的讨论尤其值得一读。配有大量练习及答案，并根据Donald Knuth的难度排名进行分级，通过问题帮助读者理解知识，而不仅仅是提供“烹饪菜谱”。本书细心而翔实地讨论了机器学习的基本原则，并将之应用于当今最流行的模型之一——神经网络。同时，本书也对核方法进行了深入探讨，这是机器学习研究中的另一项热点。通过本书，读者可以获得对核方法和神经网络的深度理解，并掌握使用它们解决实际问题的技能。
推荐理由
本书是一本很好的机器学习入门书籍，适合计算机相关专业的学生和从事机器学习研究的人员阅读。本书细致入微地解释了机器学习基本原则，帮助读者更好地理解机器学习的核心思想，同时也深入探讨了当前机器学习研究的热点，对于深度学习的讲解尤其值得一读。配有大量练习及答案，可以帮助读者更好地掌握相关技能。对于希望快速入门机器学习的读者来说，本书是一本值得推荐的书籍。