清華大學語音語言中心王東老師的《機器學習導論》一書由清華大學出版社出版，清華大學朱小燕教授爲本書做序。
本書主頁：http://mlbook.cslt.org
本書主要目的不是細緻討論各種具體算法，而是將各種看似高深的方法有機組織起來，告訴學生們每種方法的基本思路、基本用法及與其它技術的關聯，幫助其走入機器學習的宏偉殿堂。除作者講以外，還有馮洋、王彩霞、王卯寧三位老師，分別講述圖模型、核方法和遺傳算法。研討班取得了意想不到的效果，很多學生不僅掌握了基礎知識和基本方法，對這些方法與具體應用研究的結合也有了更深刻的理解，爲在本領域的深入研究打下了基礎。全書共分十一章，內容如下：
第一章：介紹機器學習研究的總體思路，發展歷史與關鍵問題；
第二章：介紹線性模型，包括線性預測模型，線性分類模型和線性高斯概率模型；
第三章：介紹神經網絡的基礎知識、基礎結構和訓練方法；
第四章：介紹深度神經網絡的基礎方法和最新進展；
第五章：介紹核方法，特別是支持向量機模型；
第六章：介紹圖模型的基本概念和基於圖模型的學習和推理方法；
第七章：介紹無監督學習方法，特別是各種聚類方法和流形學習；
第八章：介紹非參數貝斯模型，重點關注高斯過程和狄利克雷過程；
第九章：介紹遺傳算法、遺傳編程、羣體學習等演化學習方法；
第十章：介紹強化學習，包括基礎算法及近年來興起的深度強化學習方法；
第十一章：介紹各種數值優化方法。
獲取方式
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