[按需印刷]机器学习原理及应用

机器学习是一门多领域的交叉学科，是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。随着大数据的提出、发展以及大数据时代的到来，机器学习受到了更加广泛的关注，成为行业专家、科研工作者的重要研究内容，同时也受到了很多大学生的青睐。本书以《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和《贵州省大数据产业发展应用规划纲要（2014-2020年）》为指导，以满足贵州省经济社会发展需求为目的，重点介绍了机器学习的基础理论知识和典型方法。本书共有7章，第1章对机器学习的概念、类别、近年来的研究概括和应用前景进行了介绍。第2章阐述了机器学习的基础理论，并以引入实例的方法深入浅出地描述了机器学习的建模过程。第3章重点介绍了神经网络理论基础，并详细讲解了基于神经网络的机器学习规则。第4章对目前主流的机器学习模型分别进行了阐述，包括树模型、概率模型、支持向量机等。第5章对监督学习、集成学习、规则学习、强化学习、流形学习与图谱学习等常见的机器学习方法进行详细讲解。第6章介绍了大数据时代下的数据挖掘与机器学习的相关研究，重点讲述了基于大数据的机器学习应用与研究实例，并对数据挖掘工具进行了简要讲解。第7章列举了机器学习成功应用的实用案例，并进行了详细的解析。本书由陈海虹担任主编，由黄彪、刘锋、陈文国承担副主编。其中第1章的编写和统稿工作由陈海虹完成，第2.5章的编写工作由黄虎完成，第3.4章的编写工作由刘锋完成，第6.7章的编写工作由陈文国完成。