Masashi Sugiyama,東京大學教授,擁有東京工業大學計算機科學博士學位,研究興趣包括機器學習與數據挖掘的理論、算法和應用,涉及信號處理、圖像處理、機器人控製等。2007年獲得IBM學者奬,以錶彰其在機器學習領域非平穩性方麵做齣的貢獻。2011年獲得日本信息處理協會頒發的Nagao特彆研究奬,以及日本文部科學省頒發的青年科學傢奬,以錶彰其對機器學習密度比範型的貢獻。
本書對機器學習的關鍵知識點進行瞭全麵講解,幫助讀者順利完成從理論到實踐的過渡。書中首先介紹用於描述機器學習算法的統計與概率的知識,接著詳細分析機器學習技術的兩類主要方法——生成方法和判彆方法,後深入研究瞭如何使機器學習算法在實際應用中發揮更大的作用。本書提供程序源代碼,便於讀者進行數據分析實踐。本書適閤高等院校計算機、統計等專業的研究生和高年級本科生閱讀,同時也適閤相關領域的技術人員參考。
發表於2024-12-23
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圖書標籤: 機器學習 人工智能
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