"机器学习是人工智能时代的核心技术之一。本书从概率视角出发，系统讲解常见机器学习模型的理论基础与实现方法，通过清晰的数学推导和简洁高效的代码示例，帮助读者循序渐进地理解机器学习的原理和方法，培养理论推理能力与实践动手能力。 全书共16章，涵盖有监督学习、无监督学习、概率图模型、深度学习四大核心主题，详细地介绍了线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、K-Means 聚类、高斯混合模型、主成分分析、奇异值分解、贝叶斯学习、概率图模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等经典模型，并辅以详尽的数学推导与代码实现。 本书贯彻“代码驱动”的教学理念，以丰富的实例深入解析复杂的机器学习原理，通过案例实践强化读者的工程实践能力。本书适合作为人工智能、智能科学与技术、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可供机器学习工程师、数据科学家及行业从业者参考学习。 "

王琢，沈阳理工大学副教授，硕士研究生导师，主要研究方向为机器学习、异常检测等。在国内外学术期刊和国际会议发表论文30余篇，其中以第一作者在Knowledge-based systems、Applied intelligence、Data mining and knowledge discovery等国际知名期刊发表SCI检索论文6篇，谷歌学术引用300余次。担任国际知名期刊Knowledge-based systems, Information sciences, Information Fusion等国际知名期刊审稿人。

前言 在20世纪，让机器像人一样具备“听、说、读、写、看”的能力，还是一个遥不可及的梦想，然而今天，这一切已经成为现实。在不到百年的机器学习研究历程中，人类逐渐揭开了机器智能的奥秘，并取得了诸多辉煌的成就。当我们为机器的神奇表现而惊叹时，常常不禁会问： 机器究竟是如何学习的？ 其实，机器学习并没有想象中那么复杂，本书将为你揭开其神秘的面纱。本书特别强调运用“概率思维”理解各种机器学习模型的原理和实现，从基础模型开始，逐步进入机器学习的前沿，循序渐进地帮你掌握各种模型的工作机制，为深入探索机器学习技术打下坚实基础。 本书主要面向机器学习的初学者，特别是在校本科生和研究生。学习机器学习需要一定的数学基础和编程技能。尽管许多读者可能已经接触过高等数学、线性代数和概率论等课程，但在实际应用这些知识时，往往会感到困难，而由于编程能力有差异，很多初学者在面对复杂的机器学习算法时无法进行有效的代码实现，进而影响了对模型的理解和应用。为了解决这些问题，本书在内容设计上特别注重以下三大特色。 1. 精心挑选学习内容 本书秉承“精讲细讲”的原则，从众多机器学习模型中精选了一些常用且重要的模型，尤其是那些代表机器学习未来发展趋势的模型，如神经网络模型、概率图模型、生成式模型等。通过对这些典型模型的详细讲解，帮助读者逐步掌握机器学习的核心原理。本书并非简单罗列模型，而是深入分析它们之间的区别与联系，揭示它们的演化关系，培养读者的机器学习思维和实际问题解决能力。学习完本书后，读者不仅能理解各种模型的工作原理，甚至能够创新并设计自己的模型。 2. 深入解析...