内容简介

本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、线性回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度神经网络模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是线性回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型、AdaBoost 模型和提升树模型，每一个模型都给出了较为详细的推导过程和实际应用案例。第12章系统介绍了五种常见的聚类模型，包括K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类，每一个模型的原理、优缺点和工程应用实践都给出了较为详细的说明。第13章系统介绍了四种常用的降维方式，包括奇异值分解、主成分分析、线性判别分析和局部线性嵌入，同样给出了详细的理论推导和分析。最后两章分别是Word2Vec和Doc2Vec词向量模型和深度神经网络模型，其中，第14章详细介绍了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推导和应用；第15章深度神经网络模型系统介绍了深度学习相关的各类基础知识。

本书适合对人工智能和机器学习感兴趣的学生、求职者和已工作人士，以及想要使用机器学习这一工具的跨行业者（有最基本的高等数学、线性代数、概率基础即可），具体判别方法建议您阅读本书的前言。

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