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本書全面地介紹了機器學習的基本概念、預備知識、主要思想、研究進展、基礎技術、應用技巧，并圍繞當前機器學習領域的熱點問題展開討論。全書共11章，主要內容包括決策樹、神經網絡、支持向量機、遺傳算法、回歸、聚類分析等。

本書可作為高等院校計算機、軟件工程、智能科學與技術等研究生和高年級本科生的教材，同時對于從事人工智能、數據挖掘、模式識別等相關技術人員也具有較高的參考價值。

1章緒論

1.1從兩個問題談起

1.2模型評估與模型參數選擇

1.2.1驗證

1.2.2正則化

1.3機器學習算法分類

1.3.1監督學習

1.3.2非監督學習

習題

2章回歸

2.1線性回歸

2.2Logistic回歸

習題

3章LDA主題模型

3.1LDA簡介

3.2數學基礎

3.2.1多項分布

3.2.2Dirichlet分布

3.2.3共軛先驗分布

3.3LDA主題模型

3.3.1基礎模型

3.3.2PLSA模型

3.3.3LDA模型

3.4LDA模型應用實例

3.4.1配置安裝

3.4.2文本預處理

3.4.3使用Gensim

習題

4章決策樹

4.1決策樹簡介

4.1.1一個小例子

4.1.2幾個重要的術語及決策樹構造思路

4.2離散型決策樹的構造

4.3連續性數值的處理

4.4決策樹剪枝

習題

5章支持向量機

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