《机器学习方法》在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容，全面系统地介绍了机器学习的主要方法，系统阐述其理论、模型、策略和算法，从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨详实，让读者更好地掌握基本原理和概念。《机器学习方法》可作为机器学习及相关课程的教学参考书，适合人工智能、文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的本科生、研究生使用，也供计算机各个领域的专业研发人员参考。
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机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具
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