本書以任務為導向，討論了機器學習和深度學習的主要問題，包括聚類、回歸、分類、標注、降維、特征工程、超參數調優(yōu)、序列決策（強化學習）和對抗攻擊等。書中對上述每個問題，分別從決策函數類模型、概率類模型和神經網絡類模型三個角度來討論具體的實現算法?！”緯趦热萆霞骖櫥A知識和應用實踐?？傮w上，以基本理論知識為主線，逐步展開，從概念入手，逐步討論算法思想，著重考慮知識的關聯性，最后落實到機器學習擴展庫和深度學習框架的具體應用。具體到每個模型，采用以示例入手、逐漸深入的方式，盡量給出詳盡的分析或推導?！”緯奶攸c是主要通過示例來討論相關模型，適合初學者入門使用。本書示例代碼采用Python 3程序設計語言編寫。傳統機器學習算法的應用示例主要以ScikitLearn機器學習擴展庫來實現，隱馬爾可夫模型示例用hmmlearn擴展庫來實現，條件隨機場模型示例用CRF++工具來實現。深度學習算法的示例采用TensorFlow 2框架和MindSpore框架來實現?！”緯m合計算機、人工智能及相關專業(yè)的學生使用，對于相關技術研究人員也有參考價值。
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