大數據與人工智能技術叢書

本書主要介紹經典的機器學習算法的原理和改進，以及Python的實例實現。本書的內容可以分成三部分： 第一部分是機器學習概念篇(第1章)，充分介紹機器學習的相關概念，並且對機器學習的各種算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有整體的瞭解，從而在後續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法； 第二部分是Python機器學習基礎篇(第2章和第3章)，簡單介紹Python的基本使用方法、機器學習庫scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是機器學習算法與Python實踐篇(第4～19章)，對監督學習、無/非監督學習、強化學習三大類常用算法逐一講解，包括機器學習算法的原理、算法的優缺點、算法的實例解釋以及Python的實踐應用。 本書適合對人工智能、機器學習感興趣的讀者，希望用機器學習完成設計的計算機或電子信息專業的學生，準備開設機器學習、深度學習實踐課的授課老師，學習過C語言，且希望進一步提高編程水平的開發者，剛從事機器學習、語音、機器視覺、智能機器人研發的算法工程師閱讀。