機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與編程實(shí)踐是機(jī)器學(xué)習(xí)原理和算法編碼實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)性讀物，內(nèi)容分為兩大主線：單個(gè)算法的原理講解和機(jī)器學(xué)習(xí)理論的發(fā)展變遷。算法除包含傳統(tǒng)的分類、聚類、預(yù)測等常用算法之外，還新增了深度學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)、隱馬爾科夫模型等內(nèi)容。對于每個(gè)算法，均包括提出問題、解決策略、數(shù)學(xué)推導(dǎo)、編碼實(shí)現(xiàn)、結(jié)果評(píng)估幾部分。數(shù)學(xué)推導(dǎo)力圖做到由淺入深，深入淺出。結(jié)構(gòu)上數(shù)學(xué)原理與程序代碼一一對照，有助于降低學(xué)習(xí)門檻，加深公式的理解，起到推廣和擴(kuò)大機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與編程實(shí)踐目錄：

第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ) 1
第2章 中文文本分類 56
第3章 決策樹的發(fā)展 89
第4章 推薦系統(tǒng)原理 118
第5章 梯度尋優(yōu) 149
第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初步 189
第7章 預(yù)測的技術(shù)與哲學(xué) 226
第8章 萬能分類器——支持向量機(jī) 265
第9章 人臉識(shí)別中的機(jī)器學(xué)習(xí) 297
第10章 認(rèn)知計(jì)算與深度學(xué)習(xí) 332
第11章 概率圖模型與詞性標(biāo)注 380