机器学习原理及应用

《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发，结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法，包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术；详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用，并以实例介绍了应用场景需求、特征表示、深度神经网络设计、预训练模型及预测应用的开发方法和开发过程。
每个案例配有源码，每章配有习题，帮助读者进行深入学习。
《机器学习原理及应用》既可作为高等院校、职业本科院校人工智能、大数据技术、计算机等专业相关课程的教材，也可作为机器学习从业者的技术参考书。