PyTorch高级机器学习实战
作者：王宇龙，清华大学计算机博士，大型互联网公司算法专家，在国际学术会议及期刊发表过多篇论曾出版书籍《PyTorch深度学习入门与实战》，知乎"机器学习”话题优秀回答者。
亮点：
紧跟前沿:助力开发者掌握高级机器学习算法原理，并灵活运用，提高开发者理论水平和核心能力。
内容全面:解了经典的高级机器学习算法原理与知识，包括常见的监督学习、无监督学习、概率图模型、核方法、深度神经网络，以及强化学习等内容，同时更强调动手实践。所有算法均利用PyTorch计算框架进行实现，并且在各章节配备实战环节，内容涵盖点击率预估、异常检测、概率图模型变分推断、高斯过程超参数优化、深度强化学习智能体训练等内容。
配套丰富:配套源代码资源和高清彩图
推荐理由：
1.“本书在系统介绍常用机器学习算法原理的基础上，提供了丰富的代码实现和实战应用，相比于同类型书籍具有更强实用性，相关案例也反映了当前机器学习领域主流和前沿进展，对机器学习的研究和工程实践有重要参考价值”。
2.“本书涵盖内容充分详实，讲解过程深入浅出，并且贴合实践展示众多案例，是一本适合有志于从事机器学习应用的工程师和机器学习研究初学者的好书,作为入门学习和深入研读都是不错的选择。
3.“本书除了深入浅出地介绍机器学习的基本概念，还难能可贵地提供了对初学者十分友好的代码，便于读者从最简单的数据预处理入手，逐渐掌握机器学习的各个要素。对于想要入门机器学习、人工智能的读者而言，这本实战指导手册将带你一步步地走向机器学习的最前沿。”
4.“本书从机器学习到深度学习，保姆级教程，教会初学者从0到1输出”。
5.“本书知识面覆盖广，数学原理讲解透彻”。
6.“本书代码精炼，代码逻辑强，值得推荐”。
7.“本书从初学者层面思考，步步推导公式，給初学者营造兴趣”。
8.“本书指引初学者学习方向，很快可以入手”。