书目

机器学习（第2版）

内容简介

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，每章都提供Python程序代码和习题，供读者巩固所学知识。另外，本书还为读者提供了配套的微课视频。

作者简介

赵卫东，复旦大学副教授，主要负责本科生和各类研究生机器学习、大数据核心技术和人工智能（机器学习）（商务数据分析）等课程的教学，2011年纽约大学访问学者。人工智能（机器学习）被评为上海市精品课程以及CMOOC联盟线上线下混合式教学改革项目，获得2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。目前主要研究方向包括机器学习应用和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、国家重点研发计划子课题、上海市浦江人才以及企业合作课题等30多项目。已在KnowledgeandInformationSystems,InformationProcessing&Management，InformationSystemsFrontiers，IntelligentDataAnalysis，AppliedIntelligence等国内外刊物和学术会议发表论文100多篇。出版专著、教材《机器学习》《机器学习案例实战》《Python机器学习实战案例》等10多部。获得上海市2015年上海市科技进步二等奖。CDA三级认证数据科学家，腾讯云和百度云机器学习认证讲师。

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