格爾斯

《機器學習：貝葉斯和優化方法（原書第2版）》對所有重要的機器學習方法和新近研究趨勢進行了深入探索，通過講解監督學習的兩大支柱——回歸和分類，站在全景視角將這些繁雜的方法一一打通，形成了明晰的機器學習知識體系。 新版對內容做了全面更新，使各章內容相對獨立。全書聚焦於數學理論背後的物理推理，關注貼近應用層的方法和算法，並輔以大量實例和習題，適合該領域的科研人員和工程師閱讀，也適合學習模式識別、統計/自適應信號處理、統計/貝葉斯學習、稀疏建模和深度學習等課程的學生參考。 此外，《機器學習：貝葉斯和優化方法（原書第2版）》的所有代碼均可免費下載，包含MATLAB和Python兩個版本。 《機器學習：貝葉斯和優化方法（原書第2版）》重要更新及特色： 重寫了關於神經網絡和深度學習的章節，以反映自第1版以來的研究進展。這一章從感知器和前饋神經網絡的基礎概念開始討論，對深度網絡進行了深入研究，涵蓋較新的優化算法、批標準化、正則化技術（如Dropout方法）、CNN和RNN、注意力機制、對抗樣本和對抗訓練、膠囊網絡、生成架構（如RBM）、變分自編碼器和GAN。 擴展了關於貝葉斯學習的內容，包括非參數貝葉斯方法，重點討論中國餐館過程（CRP）和印度自助餐過程（IBP）。 追蹤新的研究趨勢，包括稀疏、凸分析與凸優化、在線分布式算法、RKH空間學習、貝葉斯推斷、圖模型與隱馬爾可夫模型、粒子濾波、深度學習、字典學習和潛變量建模等。 提供實用案例分析，包括蛋白質折疊預測、光學字符識別、文本作者身份識別、fMRI數據分析、變點檢測、高光譜圖像分離、目標定位等。