Machine Learning Refined — Foundations, Algorithms, and Applications（附100个深度Python编码练习）：https://t.co/oUBZkXUe4x ————— #数据科学 #机器学习 #人工智能 #数学 #数据科学家 https://t.co/LNidEPMMlC

Machine Learning Refined: Foundations, Algorithms, and Applications（机器学习精要：基础、算法与应用）作者：Watt, Jeremy, Borhani, Reza, Katsaggelos, Aggelos K. 出版社：Cambridge University Press ISBN：9781108480727 亚马逊图书链接

来源：https://www.amazon.com/Machine-Learning-Refined-Foundations-Applications/dp/1108480721/ref=mp_s_a_1_13?keywords=Machine+Learning+for+Signal+Processing&linkCode=sl2&linkId=7733eea6c0d532f70722599ae7ee3dc2&qid=1649732640&sr=8-13&_encoding=UTF8&tag=kirkdborne-20&linkCode=ur2&linkId=490b036675b20275d2214ab94a45eaf8&camp=1789&creative=9325

书评

“《Machine Learning Refined》是一本优秀的教材，从基本原理到实际实现，系统地讲解了机器学习的基础。该书适合作为工程和计算机科学专业高年级本科生及研究生课程的教材。它组织良好，涵盖了数学优化方法、线性学习以及非线性学习技术的基本概念和算法。书中配有丰富的彩色插图，并包含大量Python示例和编码练习。” —— John G. Proakis，加州大学圣地亚哥分校

“有些机器学习书籍只涉及编程层面，且常依赖过时的软件工具；有些则只专注于神经网络；还有些仅探讨理论基础；更有甚者只面向专家讲解高级话题。而这本全面修订和扩充的教材，为工程和计算机科学专业的学生提供了广泛而易于理解的机器学习入门介绍。本书从第一性原理和几何直觉出发，结合真实世界的例子、带注释的Python实现以及计算练习进行讲解。我相信这本书将成为学生和研究人员的重要资源。” —— Osvaldo Simeone，伦敦国王学院

“这本书非常适合机器学习入门。它从基本原理逐步构建工具，提供大量示例，并以平稳的节奏逐一解释每个概念。书中的详细讲解和可运行的代码，让我们能真正理解运行学习算法时发生了什么。” —— David Duvenaud，多伦多大学

“本书从统一数学视角（寻求最小化成本函数的最优模型参数）出发，涵盖了各种核心机器学习方法（如回归、分类、聚类、降维和深度学习）。每种方法都得到了全面而直观的阐述，数学理解通过许多几何图示和优雅的Python实现得到增强。” —— Kimiaki Sihrahama，日本近畿大学

“关于机器学习的书籍很多，但那些既简单直观又具理论深度的，堪称非凡的‘离群值’。本书是踏入机器学习精彩世界的绝佳捷径——能让你轻松掌握核心概念，并用Python或Matlab实现它们。在准备我的BASIRA YouTube频道‘机器学习快闪’系列（面向本科生和研究生）时，它正是我的灵感指南。” —— Islem Rekik，大脑与信号研究分析（BASIRA）实验室主任

“本书以直观而严谨的方式讲解机器学习，为学生提供了进行研究和构建数据驱动产品所需的基础知识和实用工具。作者优先考虑几何直觉和算法思维，并详细介绍了所有必要的数学前提，提供了一种新颖且易于学习的方式。书中强调了实际应用，例子涵盖计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科。全书包含300多幅精心设计的彩色插图，帮助直观理解技术概念；另有100多个深度编码练习（Python），让读者真正理解关键机器学习算法。在线提供配套资源，包括示例代码、数据集、交互式讲座幻灯片和习题解答，这使得本书既适合机器学习研究生课程，也适合个人参考和自学。” —— politcommerce.com

“这是一本关于机器学习基本概念的全面教材。在第二版中，作者对机器学习模型背后的主要思想提供了非常易于理解的介绍。” —— Helena Mihaljević，zbMATH

书籍简介

一本以直观方式讲解机器学习的教材，涵盖关键概念、实际应用和实用的Python编码练习。