欢迎使用，配套视频课（包括理论和实验网课）、课件、习题和章节Python程序。

书的相关网页：https://www.ryjiaoyu.com/book/details/45434

配套理论课在线课程：https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1205806833

配套实验课在线课程：https://www.educoder.net/paths/ygpm7bqe

内 容 提 要

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。本书涵盖机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习基础、统计分析、分类、聚类、文本分析、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、分布式机器学习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、目标检测、自编码器、生成对抗网络、注意力机制等深度学习的内容。此外，本书还介绍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，本书还为读者提供配套的微课视频。

本书适合作为高等院校本科生、研究生的机器学习、深度学习和数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

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