今天要给大家推荐一本不错的书籍——《机器学习及其应用》，其PDF版本值得深入研读。欢迎大家下载。
这本书由王珏、周志华、周傲英主编，属于中国计算机学会学术著作丛书知识科学系列。它汇聚了国内外相关领域专家的智慧，以综述的形式全面呈现了机器学习不同领域的研究进展，内容丰富且深入。
书中第1章是机器学习的全局性综述，为读者搭建了理解这一领域的基本框架。从机器学习的发展历史切入，阐述了其如何受神经科学影响逐步发展。像早期感知机算法的提出，到后续BP算法解决XOR问题，以及不同学习路线的探讨，让我们清晰地看到机器学习的发展脉络。同时，还深入分析了统计机器学习、集群机器学习、符号机器学习等多种方法，对每种方法的原理、问题及应用都进行了细致解读。
统计机器学习部分，详细介绍了泛化问题和表示问题。例如，在泛化问题中，对比了经典泛化理论和Vapnik的观点，深入剖析了泛化不等式的发展历程，从PAC泛化不等式到VC维泛化不等式，再到最大边缘不等式，让读者理解这些理论如何推动统计机器学习的发展。在聚类分析技术方面，从聚类分析的基本步骤、数据类型，到聚类模型及算法设计，都进行了全面阐述。针对连续型、离散型、关联型和混合型数据，分别介绍了相应的聚类算法，如基于层次的方法、基于划分的方法等，还探讨了奥卡姆剃刀准则与聚类算法的关系，以及聚类有效性分析方法。
符号机器学习研究则从其起源讲起，介绍了表示问题、规则学习、约简理论等核心内容。在规则学习中，详细介绍了覆盖算法和分治算法，如Mitchell的Version空间候选消除算法、Michalski的AQ系列算法等。强化学习研究进展这一章节，从强化学习的基础概念入手，介绍了典型算法及其数学基础，如马氏决策过程、时间差分学习等。还探讨了部分感知马氏决策过程中的强化学习、强化学习中的函数估计、分层强化学习和多agent强化学习等热点问题。
流形学习部分，深入探讨了其研究动机、综述以及若干关键问题的研究。从计算机视觉与感知、应用驱动等方面阐述了流形学习的重要性，像在图像检索、生物信息学等领域的潜在应用。同时，介绍了流形学习的多种方法，如投影法、生成式模型、谱方法和互信息等，并对这些方法的优缺点进行了分析。
《机器学习及其应用》是一本涵盖机器学习多方面知识的佳作，其内容丰富且具有深度，强烈推荐大家下载这本PDF深入学习。
资源下载
