《机器学习导论（原书第3版）》[土耳其] 埃塞姆·阿培丁 (pdf格式)

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《机器学习导论（原书第3版）》[土耳其] 埃塞姆·阿培丁

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书籍介绍：

《机器学习导论（原书第3版）》是土耳其学者埃塞姆·阿培丁撰写的一本关于机器学习领域的专业书籍，该书在2017年进行了第三次修订，体现了理论与实践相结合的特点。
主要内容包括：线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等经典算法的详细讲解；此外还介绍了深度神经网络、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等前沿技术。书中不仅包含了大量的理论知识，还有丰富的实战案例及Python编程实践指导。
阅读意义在于：本书适合计算机科学专业学生以及对机器学习领域感兴趣的读者深入理解机器学习的原理与应用；帮助初学者掌握基本概念并能够运用到实际问题中；对于有一定基础的学习者来说，也可以通过书中提供的高级主题和最新研究进展来拓展自己的知识边界。此外，书中的实践部分有助于提升编程能力和解决复杂数据科学任务的能力。
总结：《机器学习导论（原书第3版）》是一本涵盖了理论与应用两方面的综合性教材，它为读者提供了一个全面了解机器学习领域的窗口，并通过丰富的实例和代码示范，使得复杂的概念变得易于理解和实现。

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