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#《人工智能和机器学习》由Ameet V. Joshi撰写，是一本关于人工智能（AI）和机器学习（ML）的综合性教材，旨在为学生和专业人士提供基础理论、算法和实际应用的全面指导。这本书分为七个部分，涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容。

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内容结构

  1. Part I: Introduction

    • 本部分介绍了人工智能和机器学习的基本概念，定义了AI和ML，并概述了本书的组织结构。

  2. Part II: Essential Concepts in Artificial Intelligence and Machine Learning

    • 这一部分深入探讨了AI和ML的核心概念，包括大数据、机器学习算法、时间维度上的机器学习方法、维度的诅咒、线性和非线性等。

  3. Part III: Machine Learning Algorithms

    • 本部分详细介绍了几种重要的机器学习算法，如决策树、支持向量机、概率模型等。

  4. Part IV: Probabilistic Models

    • 本部分介绍了判别模型和生成模型，包括最大似然估计、贝叶斯方法和常见的概率分布。

  5. Part V: Building End-to-End Pipelines

    • 本部分讨论了从数据处理到模型构建的端到端机器学习管道，包括特征化、模型设计与调优等。

  6. Part VI: Performance Measurement

    • 这一部分介绍了如何评估模型的性能，包括数值误差度量、分类误差度量和假设检验等。

  7. Part VII: Conclusion

    • 本部分总结了书中的主要内容，并提出了未来学习和研究的建议。
书籍特色
  • 综合性强：覆盖了AI和ML的各个重要方面，从基本理论到具体应用，内容丰富全面。
  • 结构清晰：书籍按照学习路径合理组织，适合不同背景的读者进行系统学习。
  • 实践导向：除了理论介绍，还包含了算法实现和实践案例，帮助读者在实际项目中应用所学知识。
  • 辅助学习材料：每章后附有习题和阅读材料，帮助读者加深理解和应用。
适用人群
  • 学生：特别适合作为本科生和研究生的教材。
  • 专业人士：对于有一定基础的专业人士，本书提供了深入了解和应用AI和ML的指导。
  • 研究人员：书中包含的理论和算法细节，对相关领域的研究人员具有参考价值。

这本书不仅适合作为AI和ML的入门读物，也为深入研究和实际应用提供了丰富的资源。通过学习本书，读者能够系统掌握人工智能和机器学习的核心概念和前沿技术。

本文标签： 人工智能机器ArtifcialLearningmachine

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