介绍
有没有一本无论本科生、研究生，还是专业人员都能够参考的系统了解机器学习的书籍？
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这本最新发布的《机器学习导论》第四版，足足903页。包括：
监督学习，贝叶斯决策理论，参数方法，多元分析，核机器，图形模型，隐马尔可夫模型，强化学习，贝叶斯估计，统计检验等共20个章节。
刚更新的这一版，不仅提供了在理论和实践领域的最新进展的新覆盖面，包括深度学习和神经网络的发展。
而且还额外提供了一个关于深度学习的新章节，讨论了训练、正则化和构造深度神经网络，如卷积和生成对抗网络。
在强化学习这一章里，也更新了很多新材料，涵盖了深度网络的使用，策略梯度方法和深度强化学习。
而且在每个章节末尾，还配套有练习题来帮助你运用所学的概念。
大家知道在机器学习和深度学习领域，理论和材料的更新都是非常快的。
所以这本最新发布的《导论》大家一定不要错过。
内容截图
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