附件:设置1:设置2:设置3:本书作为机器学习入门、进阶与本硕博贯通式培养教材, 系统论述了机器学习研究的基本内容、概念、算法、应用以及最新发展。本书共18章, 分为经典机器学习方法和现代机器学习方法两大部分。经典机器学习方法部分为第1-10章, 内容分别为机器学习概述、数学基础知识、线性回归与分类模型、特征提取与选择、决策树与集成学习、支持向量机、贝叶斯决策理论、神经网络、聚类方法和半监督学习等 ; 现代机器学习方法部分为第11-18章, 内容涵盖了近年来新兴的与不断发展的前沿算法, 如深度学习、深度强化学习、生成对抗网络、胶囊网络、图卷积神经网络、自监督学习、迁移学习以及自动机器学习等。摘要:有书目