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本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法，对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法，都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法，对深度学习和强化学习进行了全面的叙述，比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构；对于强化学习，不仅介绍了经典表格方法，还讨论了深度强化学习。
本书是面向大学理工科各专业的宽口径、综合性机器学习的教材，可供本科生和一年级研究生课程使用，也可供科技人员、工程师和程序员自学机器学习的原理和算法使用。本书对基础和前沿、经典方法和热门技术进行了尽可能的平衡，使得读者不仅能在机器学习领域打下一个良好的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并为进入学科前沿打好基础。