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内容简介 · · · · · ·
本书用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。
本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。
187张图解轻松入门
提供可执行的Matlab程序代码
覆盖机器学习中最经典、用途最广的算法
专业实用
东京大学教授、机器学习权威专家执笔，浓缩机器学习的关键知识点
图文并茂
187张图示帮助理解，详略得当，为读懂大部头开路。
角度新颖
基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法。
实战导向
配有可执行的MATLAB程序代码，边学习边实践。
作者简介 · · · · · ·
杉山将
1974年生于大阪。东京工业大学计算机工程学博士毕业，现为东京大学教授、日本国立信息学研究所客座教授。主要从事机器学习的理论研究和算法开发，以及在信号和图像处理等方面的应用。2011年获日本信息处理学会长尾真纪念特别奖。著有《统计机器学习》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等。同时也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的译者之一。
许永伟
2009年赴东京大学攻读博士学位，现于东京大学空间信息科学研究所从事博士后研究（特任研究员）。主要研究方向为模式识别与机器学习、图像处理与计算机视觉，对数据挖掘、大数据和信息架构有浓厚兴趣。
目录 · · · · · ·
第I部分 绪 论
第1章 什么是机器学习 2
1.1 学习的种类 2
1.2 机器学习任务的例子 4
1.3 机器学习的方法 8
第2章 学习模型 12
2.1 线性模型 12
2.2 核模型 15
2.3 层级模型 17