图书：《机器学习》

简介：本书全面介绍了机器学习的基本概念、经典算法和热点技术,包括机器学习的概念与框架,计算学习理论,经典统计学习方法,以及新的迁移学习、强化学习、集成学习和深度学习的概念与方法。本书内容翔实丰富、深入浅出,既重视理论推导又结合实际应用。

图书：《机器学习基础教程》

简介：机器学习是人工智能的核心技术。机器学习使计算机拥有了从经验中进行学习并认识世界的能力。由于计算机可借由机器学习从经验中级取知识，因此无须程序员在算法中显式地写入人类的先验知识。本书介绍了机器学习相关的基本概念和理论基础，涵盖了包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、最大似然估计/最大后验估计、广义线性模型、神经网络、卷积神经网络以及循环神经网络等在内的经典模型和方法。本书既可以作为人工智能和电子信息类本科生、研究生的机器学习教材，也可以作为人工智能工程师、算法工程师、数据工程师等学习和研究的重要参考书。